 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat: 未分类样本的无监督聚类（多 stage 特征 + KMeans，可选 SimCLR）
把 data/film 下所有图片拉平做聚类，不使用任何目录名，簇数由 num_clusters 决定。
预处理针对该批数据的实际情况（14.5k 张已裁好的缺陷小图，中位 152x113，
宽高比 0.24~39.9）：尺寸与亮度都是 ROI 裁剪和光照的产物、不是缺陷属性，
因此拉伸到 128x128（不用 letterbox，其填充比例等价于编码了宽高比）并逐图 z-score。
- cluster: torch 实现的 kmeans++/Lloyd（含空簇处理与 n_init）、PCA、轮廓系数、
NMI 稳定性、多 stage 特征提取；不引 scikit-learn
- 白化默认关闭：CNN 特征谱极陡（λ1/λ32≈165x），白化会把噪声方向抬到与信号同权，
实测最大簇一度吃掉 96% 的样本
- simclr: NT-Xent 自监督预训练，用项目自己的卷积骨架，权重可直接初始化 DefectNet；
属于训练，走 require_cuda() 守卫
- 产出 assignments.csv、summary.json、按簇的软链目录与代表样本拼图，供人工核对
全量 14,579 张：轮廓系数 0.326、换种子稳定性 0.964，CPU 约 100 秒。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-02 17:55:47 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(models): 纯卷积缺陷分类定位模型
面向实时设备部署，全程只用 convolution，不含 attention / transformer。
- backbones: 自研 tiny_conv（深度可分离，默认）与 torchvision 封装（resnet/mobilenet/shufflenet）
- necks: nearest 上采样 + 3x3 卷积，把特征恢复到 stride 4，兼顾小缺陷定位与速度
- heads: anchor-free 中心点定位头（heatmap + wh + offset）与图像级分类头；
分类头输出维度随 label_mode 切换（多类多热 / 单类互斥含背景位）
- postprocess: 3x3 max-pool 峰值抑制替代 NMS 循环，无循环、可导出 TensorRT / OpenVINO
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-02 17:54:55 +08:00 |
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