feat: 训练与评估入口及 yaml 配置

- train.py: 先过 require_cuda() 守卫再建模型/数据，支持 --resume 与 --set 覆盖
- eval.py: 允许 CPU，输出定位与分类指标并可写 json
- configs: model/dataset/train/eval 四类，通过 `_base_` 组合；
  classes 既可直接写列表，也可指向 YOLO data.yaml 由框架读 names

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

configs/eval/baseline.yaml

@@ -0,0 +1,12 @@
+_base_:
+  - ../train/baseline.yaml
+
+# 评估允许在 CPU 上跑（部署前的精度回归），训练则必须用 GPU。
+device: cuda
+checkpoint: runs/baseline/best.pth
+
+eval:
+  split: val
+  score_threshold: 0.3
+  iou_threshold: 0.5
+  topk: 50