 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(boxes): 新增传统 CV 定位方法（--method cv），不依赖分类模型
背景差分：大半径方框均值估背景 → 残差（可选极性）→ 平滑 → 有无判定 → 按峰值归一化，
再交给与 gradcam / shap 同一套 cam_to_boxes 出框。只依赖 numpy。
与归因方法的差别：不需要 --checkpoint，分类器还没训练出来就能先跑一版框，也不受分类
精度影响；类别只能来自目录（--target label）；找的是偏离局部背景的区域，而不是模型
据以判断类别的区域，所以对局部目标好、对铺满整图的纹理类给不出有意义的框。
有无缺陷是显式判定的：残差峰值要同时高于绝对对比度下限与噪声水平（MAD 估计）的 15 倍，
否则返回全零图。这条是必需的——实测纯噪声图的"峰值/MAD"稳定在 9 附近（最大 10.9，
几乎与噪声大小无关），有 0.25 对比度黑点时是 25~330；若只按峰值归一化，正常图的噪声
会被拉到 1，满图假框。阈值 15 取在两者之间。
顺带把积分图方框均值从 shap_explain.smooth 提到 engine/classical.box_mean 共用，
避免两处实现各自漂移。
实测：单张 0.011 秒（全量 11k 约 2 分钟）；真实薄膜图上框能套住黑点、虫状物与划痕。
已知局限：背景估计在图像边界处对明暗阶跃有响应，贴边的交界可能出假框。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-17 11:03:13 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(localization): SHAP Partition 定位方法，并把每图框数上限默认收紧为 1
新增基于 SHAP Partition explainer 的定位，与 Grad-CAM 形成互补对照：
- engine/shap_explain.py：对目标类别求 SHAP 归因（只保留正贡献），以及方框平滑。
遮挡用数值 masker 而非教程里的 inpaint_telea——后者依赖 opencv，而我们的图已做过
逐图标准化，用 0（即该图均值）遮挡语义更干净
- scripts/shap_boxes.py：按类别抽样生成标签，并输出「原图 | Grad-CAM | SHAP」并排图
- shap 放入可选依赖组：uv sync --group explain
实测（225 张，每类 15）：SHAP 在小目标类别上明显更准，框面积占比
blackdot 0.019 vs 0.269（14 倍）、mosquito 0.030 vs 0.173、whitedot 0.076 vs 0.253。
原因是 Grad-CAM 受限于 8x8 特征图（每格 16x16 像素），几像素的黑点根本不可分辨。
代价是单张 0.55 秒，全量 11k 张约 1.7 小时，而 Grad-CAM 全量只要 2 分钟。
调参时发现的坑：SHAP 第一版全部出 0 框，因为沿用了给 8x8 调的
min_area_ratio=0.02（在 128x128 上等于 328 像素）。参数不能跨分辨率照搬，
SHAP 默认改为 0.002。
--max-boxes 两个脚本都默认改为 1（原为 2）：一张裁片通常只对应一处缺陷。
库函数 cam_to_boxes 的默认值同步收紧，相关测试改为显式传参而不依赖默认值。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-10 16:10:50 +08:00 |
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