fix(detect): 推理尺寸与训练尺寸不一致时报警

用 640 整图训练的权重跑 160 切片推理，结果看起来完全正常——照常出框、照常有置信度，
但类别系统性地错：实测 mosquito 的 TP 归零，760 张里 599 张被判成 blackdot，
而同一权重整图推理时 mosquito 有 92% 判对。这种错误不会自己暴露。

从 checkpoint 里读训练时的 imgsz，与当前切片尺寸不符就警告。三个调用点都接上：
可视化、批量推送预测、ML backend 加载权重时。visualize 的 summary.json 也补上
tile_size / tile_overlap，免得事后分不清某次产出是怎么跑的。

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

tests/test_size_guard.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+"""推理尺寸与训练尺寸的一致性校验。
+
+回归：用 640 整图训练的权重跑 160 切片推理，结果看起来完全正常——照常出框、
+照常有置信度，但类别系统性地错（实测 mosquito 的 TP 归零、599/760 被判成 blackdot）。
+这种错误不会自己暴露，必须主动核对。
+"""
+
+
+from engine.tiled_inference import check_size_matches, training_imgsz
+
+
+class _Model:
+    def __init__(self, ckpt=None, overrides=None):
+        if ckpt is not None:
+            self.ckpt = ckpt
+        if overrides is not None:
+            self.overrides = overrides
+
+
+def test_reads_imgsz_from_checkpoint():
+    assert training_imgsz(_Model(ckpt={"train_args": {"imgsz": 640}})) == 640
+
+
+def test_reads_imgsz_from_overrides():
+    assert training_imgsz(_Model(overrides={"imgsz": 160})) == 160
+
+
+def test_missing_imgsz_returns_none():
+    assert training_imgsz(_Model()) is None
+    assert training_imgsz(_Model(ckpt={})) is None
+
+
+def test_mismatch_is_reported():
+    message = check_size_matches(_Model(ckpt={"train_args": {"imgsz": 640}}), 160)
+    assert message is not None
+    assert "640" in message and "160" in message
+
+
+def test_matching_sizes_are_silent():
+    assert check_size_matches(_Model(ckpt={"train_args": {"imgsz": 160}}), 160) is None
+
+
+def test_whole_image_mode_is_not_checked():
+    """--tile-size 0 是显式退回整图推理，交给 ultralytics letterbox，不该报警。"""
+    assert check_size_matches(_Model(ckpt={"train_args": {"imgsz": 640}}), 0) is None
+
+
+def test_unknown_training_size_is_not_reported():
+    """读不到就不报——宁可不说，也不误导。"""
+    assert check_size_matches(_Model(), 160) is None
+
+
+def test_logger_receives_the_warning():
+    seen = []
+
+    class _Logger:
+        def warning(self, fmt, *args):
+            seen.append(fmt % args)
+
+    check_size_matches(_Model(overrides={"imgsz": 640}), 160, _Logger())
+    assert seen and "不一致" in seen[0]