 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(detect): 推理侧改为切片，与固定 160 输入一致
训练数据已经是固定边长的片，推理还把整图交给 ultralytics 就会被 letterbox 缩放，
与模型见过的形态不符。三个调用方（可视化、批量推送预测、ML backend）统一改成
切片推理再拼回原图。
- engine/tiling.merge_tiles / tiled_predict：映射回原图、裁掉镜像填充区的框、跨片去重。
推理框架留在调用方，几何部分可单测。
- engine/detection.nms：标准 NMS，另加按包含比例抑制。缺陷被切割线切开时，相邻片
只看到一角，给出的小残框与完整框 IoU 很小（面积悬殊），光靠 IoU 压不掉。
- engine/tiled_inference：ultralytics 的接线，内部分批，避免片数多时 OOM。
- 三处调用点加 --tile-size / --tile-overlap（后端为 YOLO_TILE_SIZE / YOLO_TILE_OVERLAP），
默认 160 / 32；设 0 退回整图推理，仅用于和旧模型对比。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-23 15:12:35 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(detect): 固定 160x160 输入，只用裁剪与镜像填充，禁止缩放
产线要求送进模型的图固定为 N×N 且不许 resize——缺陷的绝对尺度是判别依据，
拉伸会把"5 像素的黑点"变成别的东西。
- engine/tiling.py：切片几何。边长 < N 镜像填充（reflect，真镜像，原图居中）；
边长 >= N 按步长裁剪、末片贴边保证全覆盖。框跟着平移裁剪，露出面积低于
min_visibility 的丢弃；to_source 反向映射供推理时拼回原图。
- scripts/tile_dataset.py：整套数据集转换。有框图切出的空片会爆量
（524x959 能切 24 片），用 --max-empty-ratio 限量；原本无框的真负样本不受限。
- 训练配置 imgsz 改 160，并显式关掉 scale 与 translate——ultralytics 的默认值是
0.5 / 0.1 而不是 0，不写出来等于一直在做仿射缩放，违反约束。
尺寸正好等于 imgsz 时 letterbox 退化为空操作（r=1、dw=dh=0），核对过源码。
合成数据上验证：所有片正好 160x160、框区域与原图逐像素一致、填充是真镜像。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-23 12:27:57 +08:00 |
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