 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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refactor(detect): 可视化产出改为按类别分目录，与 generate_boxes 一致
原先按 split 和结果类型（ok/missed/extra/none）分目录，层级太深。改成
<类别>/<图名>.png，与 runs/boxes_shap 的结构一致。类别取真值里框最多的那个；
负样本没有真值框，按文件名前缀归类（<类别>_<序号> 是 prepare_label_studio 的命名），
认不出来放 background/。
split 与结果类型仍记在 index.csv 的列里，排序筛选即可。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-18 15:06:13 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(detect): 约束预测框互不重叠
人工标注的真值里一处缺陷只有一个框：11211 张图、151 张多框图，重叠框对为 0。
而模型预测在验证集上有 6.9% 的图存在重叠框——NMS 只在同类内、按固定 IoU 阈值抑制，
压不掉两类情况：同一处缺陷被两个类别各框一次（实测 IoU 高达 0.99），以及 IoU 低于
NMS 阈值的同类重叠（grease 66 对、wrinkle 45 对）。
- engine/detection.suppress_overlaps：按置信度贪心保留互不重叠的框，可设允许的
最大 IoU；另可丢弃被大框完全包住的小框（面积悬殊时 IoU 很小，但显然是重复表达）。
- visualize_detections 默认 --max-overlap 0（与真值一致），并放出 --nms-iou 与
类别无关 NMS 开关；--max-overlap -1 可看模型原始输出。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-18 11:19:47 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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fix(detect): 可视化推理自己按批切分，避免 CUDA OOM
model.predict 不理会传入的 batch 参数，把整个图片列表当成一个 batch，8969 张图在
16 GiB 显卡上直接 OOM（单次要分配 10.27 GiB）。改成自己按 --batch 切片调用。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-17 21:47:44 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(detect): 全量推理可视化，预测框与真值框画在一起
scripts/visualize_detections.py：在整个数据集上推理，绿=真值、蓝=命中的预测、
红=没对上真值的预测，按结果类型分目录（ok / missed / extra / none），再配一份
index.csv（逐图的真值数、预测数、命中数、最高置信度）与 summary.json（逐类 TP/FP/FN）。
--only errors 只输出有问题的图。
匹配逻辑放在 engine/detection.py：按置信度贪心、IoU 阈值、类别需一致，与 mAP 的规则
一致，所以图上看到的漏检误检和指标算的是同一回事。same_class=False 可以单看定位准不准
——定位对但分类错，和完全没找到是两种问题。
train 与 val 分开放：训练集的图模型见过，那部分结果不能当泛化能力看。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-17 21:47:02 +08:00 |
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