feat(deploy): 模型归档统一为 film_<边长>_<时间戳>

之前 160 的 OpenVINO 导出直接从 current.pt 导，文件名不带边长也不带时间戳，
同时留着 128 和 160 两套时分不清谁是谁，软链接又会被下次训练改写。

- 新增 scripts/export_openvino.py：把权重归档成 film_<边长>_<时间戳>.pt 并导出
  同名的 OpenVINO 目录。边长从 checkpoint 读、时间戳从训练目录名取，所以同一次
  训练无论何时归档名字都一样，也不会出现文件名与实际输入尺寸对不上。
- 重训脚本第 5 步自动归档；训练目录与切片数据集的名字也带上边长。
- openvino_predict.py 的示例路径跟着更新。

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

scripts/export_openvino.py

@@ -0,0 +1,103 @@
+#!/usr/bin/env python
+"""把训练好的权重按统一命名归档，并导出 OpenVINO 格式。
+
+    uv run python scripts/export_openvino.py --weights runs/detect/film_20260924_0817/weights/best.pt
+
+产出：
+
+```
+runs/detect/models/
+├── film_<边长>_<时间戳>.pt
+└── film_<边长>_<时间戳>_openvino_model/    # .xml / .bin / metadata.yaml
+```
+
+**边长从权重里读**（ultralytics 把训练参数存在 checkpoint 里），不用手填，也就不会出现
+文件名写 128、实际是 160 训练的情况。
+
+**时间戳默认取训练目录名里的那一串**（`film_20260924_0817` → `20260924_0817`），
+这样同一次训练无论何时归档，名字都一样、可重复；取不到才退回当前时刻。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import re
+import shutil
+import sys
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
+
+from utils import setup_logging  # noqa: E402
+
+logger = None
+
+#: 训练目录名里的时间戳，如 film_20260924_0817 / film128_20260930_0415
+STAMP_PATTERN = re.compile(r"(\d{8}_\d{4})")
+
+
+def stamp_for(weights: Path) -> str:
+    """从权重路径里找训练时间戳；找不到就用当前时刻。"""
+    for part in reversed(weights.resolve().parts):
+        found = STAMP_PATTERN.search(part)
+        if found:
+            return found.group(1)
+    return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M")
+
+
+def main() -> int:
+    global logger
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description=__doc__, formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter
+    )
+    parser.add_argument("--weights", required=True, help="训练产出的 .pt")
+    parser.add_argument(
+        "--out", default="runs/detect/models", help="归档目录，默认 runs/detect/models",
+    )
+    parser.add_argument("--stamp", default=None, help="覆盖时间戳，缺省从权重路径推断")
+    parser.add_argument("--size", type=int, default=0, help="覆盖输入边长，缺省从权重里读")
+    parser.add_argument("--prefix", default="film", help="文件名前缀")
+    parser.add_argument(
+        "--no-openvino", action="store_true", help="只归档 .pt，不导出 OpenVINO",
+    )
+    parser.add_argument("--overwrite", action="store_true")
+    args = parser.parse_args()
+
+    logger = setup_logging()
+    weights = Path(args.weights)
+    if not weights.exists():
+        logger.error("找不到权重 %s", weights)
+        return 1
+
+    from ultralytics import YOLO
+
+    model = YOLO(str(weights))
+    size = args.size or int(model.overrides.get("imgsz") or 0)
+    if not size:
+        logger.error("权重里读不到 imgsz，请用 --size 指定")
+        return 1
+
+    stamp = args.stamp or stamp_for(weights)
+    out_dir = Path(args.out)
+    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    target = out_dir / f"{args.prefix}_{size}_{stamp}.pt"
+
+    if target.exists() and not args.overwrite:
+        logger.error("%s 已存在；确认要覆盖请加 --overwrite", target)
+        return 1
+    shutil.copy2(weights, target)
+    logger.info("归档权重: %s（%.1f MB）", target, target.stat().st_size / 1e6)
+
+    if args.no_openvino:
+        return 0
+
+    # 从归档后的文件导出，这样 OpenVINO 目录名与 .pt 同名
+    exported = YOLO(str(target)).export(format="openvino", imgsz=size, batch=1, dynamic=False)
+    logger.info("OpenVINO: %s", exported)
+    logger.info("输入固定为 %dx%d；部署时切片的 overlap 需与训练时一致", size, size)
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())