 Shaun ZhouandClaude Opus 5
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refactor: 按实际的五步工作流裁掉无关代码
实际工作流是：simclr 训练 -> 聚类 -> 人工归类 -> 分类训练 -> GradCAM/SHAP 生成
热力图与 box。据此移除不参与其中的检测/定位链路，共 31 个文件、约 2600 行：
- 模型：defect_net、postprocess、necks/、heads/center_head
- 数据：film_defect（YOLO 读取端）、target_encoder
- 引擎：trainer、evaluator、losses
- 入口：train.py、eval.py
- 脚本：convert_annotations、split_dataset、export_onnx、profile_inference
- 配置：configs/{train,eval,model,dataset}
- utils/labels（多类/单类标签模式，仅检测分类头使用）
共享模块按实际用量瘦身：engine/metrics 只留 AverageMeter（检测指标随之移除）；
datasets/yolo 只留写出侧（IMAGE_SUFFIXES 与 write_data_yaml）——第 5 步产出的
YOLO 标签是给外部检测训练用的交换格式，读取端不再需要。
裁剪过程中修掉一个真 bug：generate_boxes 的 --stage 默认 6（layer3）对 tiny_conv
这类非 nn.Sequential 骨架直接抛异常。现在自动退回骨架最终输出并警告，
另加 --stage -1 显式选择最终输出。
五步工作流已端到端实跑验证（simclr 1 轮 -> 聚类 -> 导出 -> 分类 1 轮 ->
gradcam 与 shap 两种方法各生成一遍）。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-11 10:27:20 +08:00 |
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Shaun ZhouandClaude Opus 5
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feat: 新增缺陷分类训练与评估链路
在聚类 + 人工归类得到的数据集（data/<集>/<类别名>/*.png）上训练分类模型。
- datasets/classification.py：按目录组织的分类数据集，**逐类分层**切分 train/val
（others 只有 65 张，整体随机切很容易让它在验证集里挂零），固定种子可复现
- models/classifier.py：卷积骨架 + 分类头，与 DefectNet 共用 backbone 注册表，
因此自监督产出的 simclr_backbone.pth 可用 init_from 直接初始化；
frozen_backbone 可做线性探针
- engine/classification.py：训练循环 + 指标。主指标用 macro-F1 而非准确率——
数据从 normal 2679 张到 others 65 张差 41 倍，全预测成 normal 也有 24% 准确率；
损失按类别频率加权，避免小类被淹没；输出逐类 P/R/F1 与混淆矩阵
- classify.py：训练/评估入口，--eval-only 可单独评估并导出 eval_report.json
- configs/classify/film.yaml：预处理沿用聚类阶段的结论（拉伸 + 逐图标准化）。
抹掉亮度在这里尤其重要：有几类几乎只来自单一原始数据集，不抹掉的话模型可能
靠"认出这是哪个数据集"作弊
- 续训语义与检测/自监督一致：检查点只提供进度，超参以配置为准
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-09-10 14:58:41 +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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