 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(scripts): 数据转换、ONNX 导出与推理性能分析
- convert_annotations: labelme / VOC -> YOLO txt，顺带生成 data.yaml
- split_dataset: 切分成 images/{train,val} 与 labels/{train,val}，默认建软链不复制数据
- export_onnx: 导出部署用 ONNX，CPU 可跑，缺依赖时提示 `uv sync --group export`
- profile_inference: torch.profiler 测单帧延迟/FPS、CUDA 显存峰值与算子级明细
- check_env: Python / PyTorch / Nvidia GPU 自检
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-02 17:55:20 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat: 训练与评估入口及 yaml 配置
- train.py: 先过 require_cuda() 守卫再建模型/数据，支持 --resume 与 --set 覆盖
- eval.py: 允许 CPU，输出定位与分类指标并可写 json
- configs: model/dataset/train/eval 四类，通过 `_base_` 组合；
classes 既可直接写列表，也可指向 YOLO data.yaml 由框架读 names
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2026-09-02 17:55:20 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(engine): 训练评估循环、CenterNet 损失与指标
- trainer: AMP、梯度裁剪、cosine/step 调度、last/best 检查点，按 monitor 指标挑选 best
- losses: penalty-reduced focal loss（heatmap）+ 掩码 L1（wh/offset）+ 分类损失
（多类 BCE / 单类 CE，随 label_mode 切换）
- metrics: 定位 IoU 匹配下的 P/R/F1 与 mean IoU；分类多标签 micro-F1 与单标签 accuracy，
两种模式都输出 cls_f1，故 train.monitor 无需跟着改
- optim: BatchNorm 与 bias 不做 weight decay
- visualizer: SwanLab 记录损失/学习率/验证指标/显存峰值，未安装或离线时降级为警告
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2026-09-02 17:55:20 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(datasets): YOLO 风格标注数据集与几何/像素增强
- yolo: images/ 与同层 labels/ 的路径约定、`class_id cx cy w h` 归一化行解析
（兼容分割多边形取外接矩形）、data.yaml 读写；缺失或空 txt 即无缺陷样本
- film_defect: 抛出图像、框、图像级标签；label_mode 决定多热向量还是互斥下标
- transforms: 图框同步的 Resize / Letterbox / CenterCrop / RandomResizedCrop /
翻转 / ColorJitter / GaussianBlur / PerImageStandardize
- target_encoder: 高斯半径与 heatmap / wh / offset / mask 监督信号编码
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-02 17:55:20 +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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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat(utils): 配置继承、注册表、日志与 Nvidia GPU 守卫
- config: yaml `_base_` 继承 + 深度合并 + 命令行 `--set a.b.c=value` 覆盖，检测循环引用
- registry: 组件按名注册与构建，模型/数据集共用
- device: require_cuda() 守卫，按 CLAUDE.md 约定禁止在无 Nvidia GPU 的设备上训练；
评估与导出走 resolve_device() 允许 CPU
- labels: multilabel / multiclass 两种图像级标签形式的共用定义
- logging / seed: 控制台+文件日志、随机种子与 cudnn 确定性
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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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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chore: 初始化 uv 项目配置与忽略规则
- pyproject.toml 采用 uv 应用模式（package = false），直接从仓库根运行入口脚本
- 依赖：torch / torchvision / numpy / pillow / pyyaml / swanlab
- dev 组含 pytest 与 ruff，export 组按需安装 onnx / onnxscript
- 忽略数据集本体、runs/ 训练产物、权重与 .DS_Store
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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 xzhou
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c0e7c23aef
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Initial commit
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2026-09-01 16:48:33 +08:00 |
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