xzhou/ModelTrainEval
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Shaun ZhouandClaude Opus 5 dce2eef0a7 fix(ml-backend): 推理分批，避免 Retrieve Predictions 撑爆显存；新增批量推送脚本 
Retrieve Predictions 会把选中的任务一次发给后端，而后端把整个列表交给
model.predict(source=paths)——ultralytics 不理会 batch 参数，会当成一个 batch，
于是显存爆掉。这与之前 visualize_detections 踩的是同一个坑。后端现在按
YOLO_BATCH（默认 16）自己分批。

另加 scripts/push_predictions.py：重训完在本地分批推理，再用批量导入接口
POST /api/projects/<id>/import/predictions 提交，不经过后端服务，显存与请求体都可控。
支持 --replace 先删同版本旧预测（预测是追加的，重复跑会堆两份）、--limit 与 --dry-run。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-22 12:11:06 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 8fa7a9d142 fix(ml-backend): 重训后真正切到新权重 
重训脚本是 ML backend 的子进程，继承了后端 export 的 YOLO_WEIGHTS。启动脚本里
${YOLO_WEIGHTS:-默认值} 于是让旧值赢了——实测重训完成后后端仍加载旧权重，
current.pt 软链接形同虚设。同样被继承的还有 RETRAIN_EXTRA_SET，会让下次训练
沿用上次的冒烟参数（epochs=1）。

重启时显式传 YOLO_WEIGHTS 并 env -u 清掉 RETRAIN_EXTRA_SET。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-21 11:03:14 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 e61fd5887c feat(ml-backend): Start Training 按钮真正触发重训，启动/重训脚本进 scripts/ 
原先点 Label Studio 的 Start Training 只是把计数加一：START_TRAINING 和普通标注事件
走同一条阈值判断，没配 RETRAIN_COMMAND 时更是静默什么都不做。实际使用中用户点了按钮、
以为在训练，其实权重一直没变。

- Start Training 无条件触发重训；攒够 RETRAIN_AFTER 条新标注也自动触发。
- 只数 ANNOTATION_CREATED：UPDATED / DELETED 是对已有标注的修改，不该把阈值顶到。
- 已有重训在跑时重复点击被忽略，不叠加启动。
- 没配 RETRAIN_COMMAND 时打警告说明不会真的训练，并在返回值里说清楚。
- 子进程输出重定向到 RETRAIN_LOG（默认 /tmp/retrain.log），训练进度有地方看。

scripts/start_ml_backend.sh、scripts/retrain_from_label_studio.sh 放进仓库，
可从工作区直接启动。重训末尾把 runs/detect/current.pt 软链接指向新权重，
启动脚本默认读它，换模型不必改脚本。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-21 11:00:01 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 1b8c8d7cac chore: 忽略 ml_backend 的运行时缓存 
cache.db 是 label-studio-ml 用来存 model_version、标注计数的本地缓存，
上一提交误把它带了进去。顺带忽略后端的独立虚拟环境 .venv-ml/。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-18 17:36:25 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 a4d099e41d feat(ml-backend): 把训练好的 YOLO 接进 Label Studio 做预标注 
ml_backend/ 是一个 label-studio-ml 后端：Label Studio 打开任务时调 /predict，
后端跑 YOLO 并把框转成 Label Studio 的百分比坐标返回，人工只需修正。

- model.py：FilmDefectDetector。权重懒加载且只加载一次（Flask 多线程，加锁）；
  控件名从项目的 labeling config 读取，不写死；model_version 带权重的修改时间，
  换权重后 Label Studio 能区分新旧预测。
- convert.py：坐标转换，刻意不 import label_studio_ml，好在主环境里单测。
- fit()：每条标注累加计数，达到 RETRAIN_AFTER 就起子进程执行 RETRAIN_COMMAND
  并立刻返回——训练几十分钟，同步做会卡住 Label Studio。
- _wsgi.py 由官方模板生成，ruff 跳过，便于跟随上游。

必须用独立虚拟环境：label-studio-ml 会把 jinja2 降到 3.0.3，而 label-studio 1.23
需要 3.1，装进主环境会直接弄坏 Label Studio。PyPI 上的 1.0.9 是 2023 年的旧版，
要装 GitHub 上的现行版本。

本地用 COCO 权重端到端验证过：/health、/predict（bus.jpg 出 10 个框、坐标换算正确）、
/webhook（第 3 条标注触发重训命令并清零计数）。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-18 17:36:12 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 154677032f Revert "约束预测框互不重叠"（eba533a、9439cbb） 
去掉强制非重叠：detect.py 不再给 DetectionValidator.postprocess 打补丁，
配置里移除 train.max_overlap 与 agnostic_nms，可视化脚本恢复为直接使用模型原始输出，
engine/detection 里的 suppress_overlaps / filter_overlapping_outputs 一并移除。

约束会把 mAP50 从 0.555 压到 0.483（precision 0.536->0.612），代价是按置信度抑制时
高分错框会压掉本可命中的低分框。需要时用 git revert 这次提交即可取回。

按类别分目录的可视化产出结构（36fff98）保留。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-18 15:34:13 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 36fff984b7 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>
 2026-09-18 15:06:13 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 9439cbb56a feat(detect): 训练期的验证也约束预测框互不重叠 
ultralytics 没有可用的开关：yolo26 是端到端模型，non_max_suppression 对它早退
（utils/nms.py 里 end2end 分支），只按置信度与 max_det 截断，传入的 iou 和 agnostic
都不参与 IoU 抑制；agnostic_nms 只作用于检测头 top-k（每个 anchor 取一个类别），
压不掉不同 anchor 产生的重叠框。

所以给 DetectionValidator.postprocess 包一层 filter_overlapping_outputs。训练期验证、
早停、best.pt 的选择都随之遵守这条约束，指标与最终推理一致。配置项 train.max_overlap
（默认 0，负数关闭），由 detect.py 摘出后自行实现，不传给 ultralytics。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-18 11:30:48 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 eba533a5b2 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>
 2026-09-18 11:19:47 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 43c8c4a179 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>
 2026-09-17 21:47:44 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 788bc36ab8 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>
 2026-09-17 21:47:02 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 ad50c38f41 chore(detect): 配置指向人工复核后的数据集 data/film_yolo 
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-17 16:45:14 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 59d4b8a9c4 fix(detect): 钳掉 Label Studio 导出坐标的浮点溢出 
真实导出里出现 height=1.0000000000000002：Label Studio 按百分比存框，导出时 /100
留下浮点误差。ultralytics 读标签时对 >1 的坐标直接报错，所以这点溢出必须钳掉，
否则装配出的数据集根本训不起来。

只钳 1e-6 量级的溢出，真正越界的坐标仍然报错。顺带把坐标统一写成 6 位小数。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-17 16:44:42 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 998e6601d4 feat(detect): 把 Label Studio 的 YOLO 导出装配成带 train/val 划分的数据集 
scripts/build_yolo_dataset.py：导出（zip 或目录）+ 复核材料里的 images/ -> data/ 下
可训练的数据集。Label Studio 的 YOLO 导出只有标签，本地存储的图片不会打包进去
（get_local_path 对 local-files 直接返回磁盘路径，YOLO_WITH_IMAGES 也一样），
所以图片从准备复核材料的目录按文件名取，硬链接过去。

- 类别顺序照抄导出的 classes.txt：转换器把标签收进 set 再排序编号，与 labeling
  config 的顺序无关，标签里的 class_id 是按它写的。
- 按类别分层切分，分层用"框最多的那个类别"——人工复核后一张图可能有多个类别的框。
- 标签逐行校验：字段数、类别下标、坐标范围。坏标签训练时不会崩，只会悄悄拉低指标。
- 空标签默认保留为负样本；标签找不到图直接报错，图多于标签则告警。

顺带把 link_or_copy 提到 utils/fs.py 共用（此前 generate_boxes 与
prepare_label_studio 各有一份）。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-17 16:42:53 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 65bc6b2045 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>
 2026-09-17 11:03:13 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 32e56cb230 feat(boxes): generate_boxes.py 的 --target 默认改为 label 
框的类别应该来自人工归类（图片所在目录），分类模型只负责定位。原先默认 predicted，
框的类别取模型 top1 预测，模型分错的图会把错误类别写进标签：boxes_shap 那次预测与
目录一致率 0.9915，约 95 张图的类别因此是错的。

两种取值只在预测与目录不一致的图上有区别，其余图解释的是同一个 logit、框完全相同。
--target predicted 仍保留。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-15 20:31:40 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 7dd0f89d18 fix(label-studio): 图片 URL 按实际的 DOCUMENT_ROOT 生成（--document-root） 
原先任务里的图片 URL 固定是 /data/local-files/?d=images/<图名>，隐含假设输出目录就是
LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT。服务器上 DOCUMENT_ROOT=/home/deep/labeling，
Label Studio 会去找 /home/deep/labeling/images/<图名>，11211 张图全部 404。

- 新增 --document-root，缺省读 LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_DOCUMENT_ROOT；URL 写成相对它的
  路径，Local files 存储路径随之算好并打印。
- 输出目录在 DOCUMENT_ROOT 之外时，在 DOCUMENT_ROOT 里建同名软链接指过去，产出仍留在
  runs/，不用手动复制；DOCUMENT_ROOT 里已有同名真目录或指向别处的软链接时报错，不覆盖。
- 更正此前"软链接解析后会落到 DOCUMENT_ROOT 外面"的说法：核对 Label Studio 1.23.0
  源码，safe_join 用 abspath、存储路径用 normpath 做字符串前缀比较，都不解析软链接。
- 测试照搬 localfiles_data() 的判定逐个任务验证能否被服务，并加入旧 URL 在
  /home/deep/labeling 下全部 404 的回归用例。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-15 20:04:04 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 891f930de2 refactor: prepare_label_studio.py 的内容改动（补上 a3e08a9 漏掉的部分） 
a3e08a9 只提交了 git mv 的改名，内容修改因 git add 的路径报错没有进入暂存区。
本提交补上：

- 缺省输出 runs/<source>_label_studio/，不再写到 data/；该目录同时是 Label Studio
  的 DOCUMENT_ROOT，打印的导入步骤里提醒复核期间不要删除或 --overwrite。
- 总是生成 tasks.json 与 labeling config，去掉 --label-studio 开关。
- 不再写 data.yaml：复核材料不是训练集，没有 data.yaml 就不会被误拿去训练，
  原先"train 与 val 相同"的告警也随之移除（detect.py 里的同类告警保留）。
- detect.py、configs/detect/film.yaml、README 里对旧脚本的引用改为新流程。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-15 17:26:22 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 a3e08a9bbc refactor: prepare_yolo_dataset.py 改为 prepare_label_studio.py，产出放到 runs/ 
弱监督框要先在 Label Studio 里人工修正才能训练，这个脚本实际上只负责准备复核材料，
名字和产出位置都按这个职责调整：

- 改名 scripts/prepare_label_studio.py（git mv 保留历史），测试同步改名。
- 缺省输出 runs/<source>_label_studio/，不再写到 data/；该目录同时是 Label Studio
  的 DOCUMENT_ROOT，打印的导入步骤里提醒复核期间不要删除或 --overwrite。
- 总是生成 tasks.json 与 labeling config，去掉 --label-studio 开关。
- 不再写 data.yaml：复核材料不是训练集，没有 data.yaml 就不会被误拿去训练，
  原先"train 与 val 相同"的告警也随之移除（detect.py 里的同类告警保留）。

修正后的标签从 Label Studio 导出、划分 train/val 到 data/ 的脚本另写。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-15 17:26:05 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 af0897f8c7 refactor(detect): 数据集改为扁平结构、不划分 train/val，Label Studio 文件放到根目录 
prepare_yolo_dataset.py 的产出先导入 Label Studio 复核，划分留到复核之后，于是：

- 去掉按类别分层的 train/val 切分以及 --val-ratio / --seed，images/ 与 labels/
  下直接是文件；name_map.csv 去掉 split 列，summary.json 的逐类数量改为单列。
- label_studio/ 子目录的内容上移一层：扁平的数据集本身就是 label-studio-converter
  要求的 <input>/{images,labels,classes.txt}，tasks.json 与 labeling config 直接
  生成在根目录，不再需要额外的硬链接视图，DOCUMENT_ROOT 即数据集根目录。
- data.yaml 的 train 与 val 只能指向同一个 images/。ultralytics 能读，但验证指标
  算的是训练集本身，mAP 虚高、早停与 best.pt 的选择失真。脚本结束时告警，
  detect.py 检测到 train == val 时也告警。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-15 17:19:53 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 1a43267b55 feat(detect): --label-studio 一步生成可导入 Label Studio 的复核视图 
label-studio-converter import yolo 只认 <input>/{images,labels,classes.txt}，且
os.listdir 不递归，看不见 train/val 子目录，直接喂数据集会 "No labels converted"。
按类别重命名后文件名全局唯一，于是在 <out>/label_studio/ 下把两个 split 拍平
（硬链接：Label Studio 本地存储会校验路径在 DOCUMENT_ROOT 之下，软链接可能越界），
再调用 converter 生成 tasks.json 与 labeling config。

- 框以 predictions 导入：它们是 SHAP/Grad-CAM 生成的，审核员提交后才成为
  annotation，导出时没审过的框不会混进去。
- 不传 image_dims：真实数据有 3223 种尺寸，传了会写错每条标注的宽高。
- 任务数与图片数不符时报错，而不是静默少导。
- converter 自带的导入提示漏掉了 LABEL_STUDIO_LOCAL_FILES_* 环境变量（它在循环里
  改写了 image_root_url，之后与默认值比较失败），静音后由脚本打印带实际路径的步骤。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-15 17:06:40 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 7adc5b6332 feat(detect): YOLO 数据集统一为 PNG、按类别重命名并附 classes.txt 
- 图片统一成 PNG。pearlescent / blue / uv 的原始数据是 BMP，generate_boxes.py
  按原后缀链接，于是 runs/boxes_shap 里 3685 张 BMP 与 7526 张 PNG 混在一起，
  ripple 与 uneven 两类全是 BMP。按文件头（而非后缀）判断：真 PNG 照旧硬链接，
  其余无损转换，不缩放像素，归一化框坐标原样有效；CMYK 等 PNG 存不下的模式转 RGB。
  在真实数据上核对过 3685 张转换结果逐像素一致。
- 文件按 <类别>_<序号> 重新编号。类别取标签第一列，文件名不会与标签矛盾；
  序号在类内按源路径排序、与划分无关，换种子重跑名字不变。新旧名对照写入
  name_map.csv，源文件名里的正反面、位置、时间戳不丢。--keep-names 保留原名。
- 输出 classes.txt（行号即 class_id），供 LabelImg / X-AnyLabeling 复核框时使用。
- 撞名检查改为按输出文件名的小写比较：统一后缀后 a.png 与 a.bmp 会撞，
  macOS 默认文件系统也不区分大小写。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-15 16:45:58 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 012b3efc73 feat(detect): 按来源类别处置无框图片（--empty-policy） 
空标签在 YOLO 里的语义是"这张图什么都没有"，是一个明确的负样本断言，而不是
"有缺陷但没能定位出来"。原先一律保留，于是 runs/boxes_gradcam 的 339 张空标签
里有 270 张是人工标成缺陷、Grad-CAM 却失手的图（blackdot 占该类 11%、black 占
24%），它们正以"此图无缺陷"的身份进入训练，等于在教模型抑制真实缺陷。

--empty-policy 接一个全局默认加若干 `类别=策略`：
  keep 当负样本保留（默认）/ drop 丢弃 / full 退化成整图框

整图框需要重写标签而不是链接源文件（内容不同），且有了确定类别之后要跟着本类
一起参与分层划分。类别名或策略拼错直接报错——静默忽略会让策略看着生效其实没有。
没显式指定、又落到 keep 的类别会打一条告警。

替换掉原来的 --drop-empty：它是一刀切，会把 normal 那 69 张有价值的负样本一起扔掉。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-11 16:34:16 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 d6c6aca325 feat(detect): 默认模型换成 yolo26n 
CLAUDE.md 已把"只用 convolution 模型"收窄到聚类与数据集生成阶段，检测这一步
不再受限，于是换成最新的 YOLO26：端到端（NMS-free），推理侧少一道后处理。
取最小的 n 档——数据 1.1 万张且标签是弱监督的，模型大了容易把标注噪声学进去。

同时去掉 test_config.py 里"不许用 yolo11/yolo12"的断言，它的依据已随
CLAUDE.md 的改动失效。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-11 14:34:16 +08:00
Shaun Zhou 0e830fe253 fix(config): update data YAML path from boxes_gradcam to boxes_shap 2026-09-11 14:29:27 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 8dc2fe6a2e feat(detect): 把弱监督框数据集链接到 data/ 并接上 YOLO 训练 
第五步产出的框标签按类别分目录，便于人工核对；检测训练要的是 train/val
划分——类别写在标签第一列，不靠目录名。补上两个入口：

- scripts/prepare_yolo_dataset.py：拍平类别目录、按类别分层切分、硬链接到
  data/。分层是必需的，black 只有 53 张，随机切容易让小类在验证集里挂零。
  无框的图默认保留（检测训练里是压低误检的负样本）；拍平后的同名冲突直接
  报错而不是静默覆盖。
- detect.py + configs/detect/film.yaml：包一层 ultralytics，沿用本仓库的
  配置继承、设备解析与 SwanLab 可视化。

选 YOLOv8 而不是 v11/v12：CLAUDE.md 限定只用 convolution 模型，YOLO11 骨架
里有 C2PSA、YOLO12 以注意力为主，只有 v8 的 C2f + SPPF 是纯卷积。
mosaic/mixup 关掉——每张图只有一个弱监督框，拼接后小目标被缩得更小，对
blackdot/whitedot 这类只占千分之几面积的类别是净伤害。

ultralytics 的 project 必须传绝对路径，相对路径会被它再拼到全局 settings
的 runs_dir 上，产出会跑到 runs/detect/runs/detect/<name> 去。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-11 12:05:50 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 86c86b105c 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>
 2026-09-11 10:27:20 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 57446c2f10 refactor: 合并为单一的框生成入口，gradcam / shap 可选，默认全量 
此前是两个脚本：gradcam_boxes.py 全量跑但只有一种方法，shap_boxes.py 默认抽样
且强制输出对比图。两者合并为 scripts/generate_boxes.py：

- --method gradcam|shap 二选一，默认 gradcam
- 默认对全量数据生成；--limit / --per-class 降级为试参数用的可选项
- --min-area-ratio 缺省随方法而变（gradcam 0.02、shap 0.002）：两者归因图分辨率差
  16 倍，同一个小黑点在 128x128 上只占百来像素，共用阈值会被整个滤掉

产出改为符合 CLAUDE.md 工作流第 8 步的规格，是一个自成一体的 YOLO 数据集：
images/ 是原图硬链接、labels/ 是 YOLO 标签、heatmaps/ 是热力图叠加框。
images/ 与 labels/ 的对应关系符合仓库的 YOLO 约定，FilmDefectDataset 可直接读取，
把分类产出接回了检测训练链路（已加测试验证这条闭环）。

热力图目标类别改为模型 top1 预测（原为目录标注），--target label 可切回；
summary.json 记录两者一致率（实测 0.9873）。

修掉一个会静默丢标签的 bug：产出按预测类别分目录，不同源目录下的同名图
（dirA/x.png 与 dirB/x.png）若被预测到同一类会写同一个标签路径，后写的覆盖前者。
现在显式检测并中止，提示用 export_clusters.py --prefix-parent 重新导出。

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 2026-09-10 16:26:56 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 9aa87d31a6 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>
 2026-09-10 16:10:50 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 fc7136fddf feat: 用 Grad-CAM 从分类模型生成弱监督框标签 
分类模型只学过"是什么缺陷"，Grad-CAM 把分类分数对卷积特征的梯度当作通道重要性，
加权求和得到空间热力图，阈值化 + 连通域外接矩形即得到框标签，输出 YOLO 格式，
可直接接入既有的检测训练链路。

- engine/gradcam.py：整批一次 backward 的 Grad-CAM（各样本只回传自己那一类的分数）、
  numpy 实现的 4-邻接连通域标记（不为这一处引入 scipy/opencv）、CAM 转归一化框
- scripts/gradcam_boxes.py：遍历数据集生成标签，并输出「原图 | 热力图 | 叠加+框」
  三联图供人工核对；框的类别取自图片所在目录而非模型预测

两处按实图定下的默认值：
- --stage 默认 6（layer3, 8×8）。layer4 只有 4×4 太粗，layer2 响应太散导致 40% 出不了框
- --peak-ratio 0.75：次要连通域峰值需达全局最大值的 75%，否则会在无缺陷的角落刷假框；
  实测把两框比例从 53% 降到 20%

全量 11,212 张已生成：61.8% 出 1 框、35.2% 出 2 框、3.0% 无框，每类留 25 张可视化。

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 2026-09-10 15:46:30 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 33fdf396ee 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

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 2026-09-10 14:58:41 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 33d28dcc7c feat(cluster): clusters/ 默认改用硬链接，便于直接在 runs/ 下继续分子类 
软链接记的是绝对路径，从服务器拷到本机后全部失效，也不便于直接在 runs/ 下整理。
硬链接不占额外磁盘却表现得和真实文件一样：看图软件能开、可以随意挪动、建子目录
继续分子类，整个目录拷到别的机器也不会断链。

- 新增 link_mode: hard（默认）/ sym / copy；跨文件系统时 hard 自动退回软链并警告
- 落盘后打印各方式的条目数，便于确认实际用的是哪种
- export_clusters.py 适配硬链接：条目本身就是原图，但路径在 runs/ 下、名字还带
  0125_ 排序前缀。按 inode 反查 assignments.csv 还原原图路径，这样导出的文件名与
  --prefix-parent 才能拿到真正的来源目录；查不到则剥掉前缀后用文件名索引兜底

实测：14,579 张跑聚类后 clusters/ 全为硬链接（nlink=2、可直接打开）；
把簇改名、建子目录挪图后再导出，排序前缀已剥除、来源目录正确还原为「反面纵黑点」，
120 张内容与原图逐字节一致。

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 2026-09-10 12:04:08 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 f8654f447b feat(export): 改为按 clusters/ 目录导出，并重定位失效的软链 
原来按 assignments.csv 导出，反映的是聚类当时的划分；而 clusters/ 目录会被人工
整理——挪动分错的图、把 cluster_03 改名成 grease。现在以整理后的目录为准。

- 扫描 clusters/ 下的子目录，目录名即类别名并原样保留（不再是数字编号）
- 文件名用原图的名字，去掉 clusters/ 里的 NNNN_ 排序前缀
- 失效软链的重定位：读出链接目标，按其中的 data/ 段落到本机 --source-root 上；
  再不行用文件名在源目录里兜底索引（惰性构建，用不到就不扫盘）。
  从服务器拷回来的 clusters/ 软链全部指向 /home/deep/... 在本机失效，这是常态
- 解析不到的条目列出并中止，--skip-missing 可忽略
- manifest 记录类别、每张图的原始路径与被跳过的条目

在真实目录上验证：11,212 张、15 个类别，软链 100% 失效但全部重定位成功，
导出后抽查 200 张与原图逐字节一致。跨数据集的数字文件名（blue/113.bmp 与
pearlescent/113.bmp）会被重名检查拦下，--prefix-parent 可化解。

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 2026-09-10 11:26:02 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 9b31473b27 feat(export): 支持把原父目录名作为文件名前缀 
新增 --prefix-parent：复制时把图片原来的父目录名拼到文件名前
（grease/abc.png -> grease_abc.png）。导出后目录只剩簇号，来源信息本来会丢失，
加前缀能留住它，人工核对时一眼看出某张图原本在哪个目录。

- 重名检查改为按**目标文件名**判重：加前缀后原本会撞车的文件可能就不撞了；
  不加前缀而撞车时，报错会提示可以试试这个开关
- manifest.json 记下 prefix_parent，导出的 file 字段也用实际写出的文件名

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 2026-09-08 15:26:00 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 6e543660ce feat(configs): 新增 resnet101 的自监督聚类配置 
resnet101 此前不在 TorchvisionBackbone 的支持列表里，先补进 _SUPPORTED
（out_channels 2048），随后被既有的参数化测试自动覆盖：能前向、声明维度与实际一致。

configs/cluster/film_simclr_resnet101.yaml 仿照 resnet18/50 两份，只改骨架与
batch_size，其余超参一致以便横向对比：
- 42.5M 参数（resnet18 11.2M / resnet50 23.5M），layer2+3 仍是 1536 维，
  与 resnet50 相同，差别在深度（layer3 有 23 个 block 而非 6 个）
- batch_size 取 128：MPS 上 resnet50 在 1024 已 OOM，resnet101 约重 1.8 倍故再降一档；
  注释里说明该数字来自 MPS，16 GB 独显上可往上调
- pretrained 首次使用会下载约 171 MB 权重

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 2026-09-07 20:51:16 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 92c88b785c fix(config): --set 拦下不存在的键，并支持续训时重开学习率曲线 
用户反馈"聚类配置里改不了 lr/weight_decay"，实测是两件事：

1. --set 的键打错字母会凭空造出一个谁也不读的键，训练照跑但改动无效。
   实例：simclr.optmizer.weight_decay=0.0（optimizer 少个 i）被静默接受。
   现在 apply_overrides 默认只允许覆盖已存在的键，报错时给出同级可用键
   与最接近的拼写（"是不是想写 'optimizer'？"）。需要新增键时可 strict=False。

2. lr 其实生效了，但从 2229/2500 续训时 cosine 只剩满值的 3%，
   新设的 1e-3 落到 2.87e-5。新增 restart_schedule 开关：按剩余轮数重开曲线，
   新 lr 从满值开始；SimCLR 与检测训练都支持。续训日志补上调度进度，
   并在 lr 不足 initial_lr 的 10% 时警告并给出两种解法。

顺带：严格校验立刻暴露出 configs/cluster/film.yaml 里根本没有 scatter 段
（代码 cfg.get("scatter", {}) 兜底走默认值，所以功能正常但配置项形同虚设），已补上。

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 2026-09-07 19:30:17 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 506fde0290 fix(cluster): 配置层级写错不再静默忽略，并始终打印生效的超参 
聚类配置里 optimizer/epochs 等键都在 `simclr:` 段下。写到顶层会被完全忽略、
不报任何错——用户改了 lr 却毫无反应，极难排查。同样的坑还有：改了基类
configs/cluster/film.yaml 的 simclr.optimizer，但运行的是子配置
film_simclr_resnet18.yaml，子配置里的同名键会盖掉基类的修改。

- 顶层出现 optimizer / scheduler / epochs / temperature / projection /
  save_interval / resume / checkpoint / log_interval 时警告并给出正确写法
- method != simclr 却写了 simclr: 段时提示该段不会生效
- SimCLRTrainer 初始化时无条件打印实际生效的 epochs / temperature /
  optimizer / scheduler，不再只在续训时才打印
- 修掉一处假差异：旧存档没有 scheduler_cfg 字段时会误报 "scheduler None -> cosine"，
  那是"不知道"而非"当时没有调度器"

已验证 --set 覆盖、直接改 yaml、旧格式存档三条路径下 lr/weight_decay 均正常生效。

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 2026-09-07 19:11:31 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 105cb38831 fix(trainer): 检测训练续训以配置为准，并恢复学习率调度进度 
train.py --resume 走的是与 SimCLR 不同的一套代码，同样的问题在这里更严重：

- load_checkpoint 直接 optimizer.load_state_dict，把 lr/weight_decay 连同动量缓冲
  一起还原成存档值：yaml 写 lr=5e-4，实际仍按检查点的 1e-3 训
- save_checkpoint 根本没保存调度器状态，续训时 scheduler.last_epoch 从 0 开始，
  而 optimizer 的 lr 又来自检查点，两者互相矛盾，cosine 曲线完全错乱

改为与 SimCLR 一致的「配置文件是唯一真相源」：

- save_checkpoint 补上 scheduler 状态、global_step 与当时的 train 配置快照
- 新增 Trainer.resume()：加载优化器状态后按组写回配置里的超参（只留动量缓冲，
  并保住 BN/bias 那组 weight_decay=0 的结构），调度器按当前配置重建再快进到已训 epoch
- 配置与检查点不一致时逐项打日志说明按当前配置执行
- train.py 改用 trainer.resume()，不再自己拼恢复逻辑

实测续训到 10 轮时 lr=3.273e-04，与 cosine 在 4/10 处的理论值精确一致；
weight_decay、T_max、调度进度、动量缓冲均正确。

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 2026-09-07 19:06:37 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 0f5bb4a5c0 feat(cluster): 加 --train-only，自监督训练与聚类可分两步跑 
engine/simclr.py 与 engine/cluster.py 本来就互不引用，唯一接口是
simclr_backbone.pth；耦合只在 CLI——method=simclr 会训练完直接聚类。
此前"只聚类"可以用 simclr.checkpoint 做到，"只训练"没有办法。

- --train-only：训练存完权重即退出，不抽特征也不聚类，并打印下一步的聚类命令
- 与 method=pretrained / simclr.checkpoint / --sweep-k 组合时立刻报错说明原因，
  而不是跑完才发现没有产出
- 典型用法：GPU 机器上 --train-only 跑几十小时，之后拿权重反复调 k，每次约 1 分钟

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 2026-09-07 11:38:59 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 5d395b7c25 chore: 数据迁到 data/raw/ 后同步所有路径引用 
原始数据从 data/<数据集> 移到了 data/raw/<数据集>。

- 聚类配置的 dataset.root：film / pearlescent 均改为 data/raw/ 下
- 检测配置的 img_dir 与 label_dir 注释同步
- README、data/README、算法文档、流程图（含重新渲染的 PNG）与各脚本
  docstring 里的路径示例一并更新
- data/README 补充目录约定：原始数据只读放 data/raw/，
  export_clusters.py 的派生数据集放在 data/ 下与 raw/ 平级
- 顺手把 unlabeled 数据集加进 datasets/__init__.py：此前它没在包初始化时注册，
  build_dataset({"name": "unlabeled"}) 只有在别处先 import 过该模块时才可用

迁移后重跑全量聚类，结果与迁移前逐项一致（轮廓 0.3255、稳定性 0.9641、
簇大小 [4507, 3795, 4849, 1428]）。

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 2026-09-07 11:19:42 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 5f31ed0a92 feat(configs): 新增 resnet50 的自监督聚类配置 
仿照 film_simclr_resnet18.yaml，只改骨架与 batch_size，其余超参保持一致以便对比。

batch_size 取 256 而非照抄 resnet18 的 1024：实测 resnet50 在 Apple MPS 上
batch 1024 直接 OOM（需 18.7 GiB），batch 128 时 604 MB。每 epoch 耗时与 batch
基本无关（约 155 秒，算力受限），所以调小 batch 不花额外时间，只是负样本变少。

配置注释里记下了实测数据与降级路径（显存不够继续调到 128 / 64），
并说明 resnet50 的 layer2+3 是 1536 维（resnet18 为 384 维）。

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 2026-09-07 11:07:55 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 f8a52c9382 feat(scripts): 按聚类结果导出数据集 
新增 scripts/export_clusters.py：读聚类产出的 assignments.csv，把原图复制成
data/<源目录名>_<骨架标签>_cluster_k<簇数>/，子目录用从 0 开始的数字编号。

- 复制真实文件（copy2 保留修改时间），不建软链、不改名
- 目录名自动推导：源目录名取各路径的公共父目录，骨架标签取自 summary.json 的
  feature_source；--tag / --out 可覆盖
- manifest.json 记录来源 run、特征配置与每张图的原始路径，便于追溯
- 保护：源文件缺失、同簇内重名（保持原名会互相覆盖）直接报错；
  目标目录非空需显式 --overwrite；--dry-run 只打印计划
- 聚类产出的 summary.json 新增 feature_source 字段（method / backbone /
  feature_stages），供上面的自动命名与日后追溯

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 2026-09-06 13:17:53 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 004d7a1ce7 fix(simclr): 换优化器种类时不再加载不兼容的动量缓冲 
adamw 换成 sgd 时 load_state_dict 不会报错，SGD 会收下 AdamW 的 exp_avg/exp_avg_sq
却永远用不上——动量实际从零开始，但状态里白占内存，之后存盘还会一路带下去。
改为检测到优化器种类变化就跳过加载并给出日志，模型权重与训练进度不受影响。

README 补一张表，说明续训时哪些配置按 yaml、哪些来自存档、哪些不能改。

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 2026-09-05 11:10:04 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 b7505a743d fix(simclr): 续训以配置为准，不再被存档里的超参静默覆盖 
optimizer.load_state_dict 会整体覆盖 param_groups，把 lr / weight_decay 连同动量缓冲
一起还原成存档时的值。改了 yaml 再续训，改动会被静默吃掉：配置写 lr=5e-4，
实际仍按存档的 1e-3 训，scheduler.base_lrs 也是旧值。

改为「配置文件是唯一真相源，存档只提供进度」：

- 加载优化器状态前先抄下配置构造出的每组超参，加载后按组写回，只留下动量缓冲；
  按组写回也保住了 build_optimizer 的分组结构（BN 与 bias 那组 weight_decay=0）
- 调度器统一按当前配置重建再快进到已训 epoch，不再恢复存档状态（它带着旧的
  T_max 与 base_lrs）。cosine/step/multistep 都是 epoch 的确定性函数，
  快进与恢复状态等价，因此不存在第二种行为
- 存档里额外记下当时的 optimizer/scheduler 配置，续训时逐项列出差异，
  明确说明按当前配置执行
- 补回归测试：改 lr/weight_decay/总轮数后续训，三者都按 yaml 生效，
  分组结构与动量缓冲不受影响

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 2026-09-04 21:46:40 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 865cdd7210 fix(simclr): 续训时改变总轮数不再让学习率卡在 0 
resume 会恢复调度器状态，其中包含存档时的 T_max。原计划 10 轮的 cosine 跑完后
学习率已降到 0，此时把 epochs 改成 30 接着练，学习率仍是 0——训练照常进行、
日志照常打印，但一步都学不动。是静默失败，比报错更难发现。

- 总轮数与存档一致时行为不变，直接恢复调度器状态
- 不一致时按新的总轮数重建调度器，并快进到当前 epoch；重建前先把 lr 复位回
  initial_lr，因为 cosine 的链式实现基于当前 lr 递推，从 0 出发只会一路留在 0
- 实测续训到 30 轮时 lr 恢复为 7.50e-04，与 cosine 在 10/30 处的理论值一致
- 补三个回归测试：改变总轮数后的学习率、总轮数不变时直接恢复状态、
  save_interval 落的中间盘可直接续训
- 修正一个旧测试：它断言续训后 lr 仍等于旧计划末尾的 0，编码的是错误行为

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 2026-09-04 17:25:45 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 6f00074199 feat(cluster): 新增 resnet18 自监督聚类配置，并修复 --set 的 YAML 标量解析 
- 新增 configs/cluster/film_simclr_resnet18.yaml：用 resnet18 做域内自监督后聚类。
  backbone 块带 _replace_，避免 base 里 tiny_conv 的 widths/depths 残留
- parse_override 此前只用 ast.literal_eval，不认 YAML 风格的 null/true/false：
  `--set xxx.enabled=false` 会得到字符串 "false"，而非空字符串是真值，开关反被打开。
  改为先试 Python 字面量（保住 1e-3 这类），再退回 YAML 标量解析
- feature_stages 默认由 null 改为 [5, 6]：实测 1 epoch 自监督后 layer2+3 的轮廓
  0.243/稳定性 0.997，明显优于 layer4 的 0.156/0.528。原注释里"自监督后 layer4
  已是域内特征"的推断被数据推翻
- README 补充三种方案的实测对比与成本

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 2026-09-04 15:51:28 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 47fb0f1125 fix(configs): 修复 resnet18 训练配置无法构建，并补上对应的评估配置 
- configs/train/resnet18.yaml 此前直接报错：它同时继承 tiny_conv 与 resnet18 的模型
  配置，深度合并后 backbone 混了两边字段。在 configs/model/resnet18.yaml 的 backbone
  上加 _replace_: true 整块替换
- _replace_ 标记此前不生效：_load_raw 对每个 base 都会先 deep_merge({}, data)，
  标记在参与替换判断之前就被剥掉了。改为合并期间保留、load_config 末尾统一剥除
- 新增 configs/eval/resnet18.yaml：评估必须与训练用同一套模型配置，否则构建出的
  骨架与权重对不上，而此前只有 baseline 一个评估配置
- 新增参数化测试：仓库里每个配置都要能真的构建出组件（片段自动跳过），
  且训练/评估配置对的 model 段必须一致
- README 补充骨架与配置对的对应表

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 2026-09-04 15:42:14 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 e581d9b3d7 fix(backbones): 修复 shufflenet 无法构建，并让换骨架不再踩配置合并的坑 
- shufflenet_v2_x1_0 列在支持清单里却直接 AttributeError：ShuffleNetV2 既不是
  扁平 children 也没有 .features，需要按 conv1/maxpool/stage2..4/conv5 自己拼。
  该 bug 同时影响 SimCLR 与检测模型
- 新增参数化测试覆盖清单里的每个 arch：能前向、声明的 out_channels 与实际一致
- 配置支持 `_replace_: true`：子字典整块替换而不与 base 合并。换骨架时
  tiny_conv 的 widths/depths 会残留并传给新骨架，此前无论用 --set 还是 _base_
  都绕不开，只能改原文件
- Registry.build 提前校验字段，报错直接指出是哪些字段不被接受、该怎么办，
  取代裸 TypeError
- README 补充可选骨架表与三种改法（含不该用 --set 改 name 的说明）

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 2026-09-04 15:28:49 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 e4bd794025 feat(cluster): 输出簇分布图，直观展示簇间距离 
在 preview 拼图的同级目录生成 cluster_scatter.png：
- 左：聚类空间的 PCA 二维投影，散点按簇着色 + 质心标记，标题标注两个主成分的方差占比
- 右：质心两两距离矩阵（在聚类空间里算，不是投影后），带数值标注

投影用 PCA 而不是 t-SNE/UMAP——后两者为了把簇拉开会扭曲簇间距离，
而这张图的目的就是看距离。

- ClusterResult 新增 points 字段，保留 KMeans 实际使用的空间供可视化复用，
  质心与散点用同一组主成分变换，避免质心飘到簇外
- summary.json 新增 centroid_distances
- 新增 scatter 配置块（enabled / max_points / point_size / alpha / figsize / dpi）
- 中文字体按 PingFang / Noto Sans CJK 等顺序探测，找不到自动退回英文标签，
  不会画成豆腐块
- 新增依赖 matplotlib

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
 2026-09-04 15:09:35 +08:00
Shaun Zhou 4550fdfa8e feat(cluster): add ImageNet pre-trained model section and adjust batch sizes 2026-09-03 15:47:37 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 345dee50da feat(simclr): 支持断点续训，恢复优化器与调度器状态 
此前 simclr.checkpoint 的语义是"有权重就跳过训练"，没有真正的续训：
中途停掉再启动只能从头再来，或者放弃已训的轮次。

- 新增 simclr_last.pth：骨架 + 投影头 + 优化器 + 调度器 + scaler + epoch + step，
  与给下游用的 simclr_backbone.pth 并存，两者在同一时机落盘
- 新增 simclr.resume：载入完整状态从下一个 epoch 接着练。只恢复权重不恢复动量与
  cosine 进度的话，续训时损失会先反弹一段
- resume 与 checkpoint 互斥（同时给直接报错）；拿只含骨架的 simclr_backbone.pth
  去 resume 会给出可操作的报错，提示改用 checkpoint
- 续训轮数已达计划值时不再训练，只打警告

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 2026-09-03 09:34:55 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 be6173c746 feat(simclr): 接入 SwanLab 可视化，并补上本地看板缺失的依赖 
- SimCLRTrainer 记录 simclr/loss、loss_avg、lr（按 step）与 epoch_loss、
  epoch_seconds、gpu_mem_peak_mb（按 epoch），超参为完整 yaml 配置；
  正常结束与 KeyboardInterrupt 两条路径都会 finish()
- 配置新增 simclr.swanlab（字段同 train.swanlab），默认 mode: local，
  不需要登录，日志写到 <work_dir>/swanlog
- 依赖改为 swanlab[dashboard]：此前 `swanlab watch` 在干净环境里会报
  "Please install the swanboard package"，README 里检测训练那节的看板命令
  同样受影响，现已随 uv sync 装好
- README 补齐本地看板/云端/离线补传三种用法与端口、局域网参数

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 2026-09-03 09:24:39 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 7d5b6ec423 docs(readme): 补全 SimCLR 训练与复用权重聚类的完整流程 
- 拆成三步：训练+聚类一条命令（含产出目录树、45 分钟预期、nohup 后台跑法）、
  用 simclr.checkpoint 复用权重重新聚类（约 1 分钟，含 k=2 与 --sweep-k）、
  以及把 --set 固化进 yaml 的写法
- 提醒复用权重时要换 --work-dir，否则会覆盖上次的聚类产出
- 修复三条 uv run 命令的续行反斜杠（此前被折叠成单行）
- 目录表 utils/ 的描述由"GPU 守卫"改为"设备解析（cuda/mps/cpu）"
- profiler 小节补充三后端差异并链到"计算后端"

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 2026-09-03 09:10:36 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 938d62ea53 docs: SimCLR 域内自监督的实测对比与多后端说明 
- 新增 §10.5：SimCLR vs ImageNet 预训练在 14,579 张上的同设置对比。
  只训 1 个 epoch 的域内特征在 k=4 上即追平（轮廓 0.334 vs 0.325），
  在 k=2 上大幅胜出（轮廓 0.469、稳定性 0.991）——目视确认该二分正是
  "有明显缺陷 / 弱纹理近空白"，可直接作为流水线的第一级过滤
- 复杂度表补 MPS 实测：特征提取 84s(CPU) -> 51s(MPS)，SimCLR 约 65s/epoch
- README 增加"计算后端"小节（三后端的 AMP 默认值、显存统计与限制）
- 流程图与对照表同步去掉已移除的 GPU 守卫

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 2026-09-02 21:43:35 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 b6f83fcad0 fix(simclr): 周期性落盘，中途中断不再丢失训练成果 
此前 fit() 只在全部 epoch 跑完后才保存骨架，一次跑到 epoch 12 被停掉后
13 分钟的训练全部作废。

- 每 save_interval（默认 5）个 epoch 保存一次骨架
- 捕获 KeyboardInterrupt，中断时先落盘再返回
- 聚类脚本改用 resolve_device，自监督分支不再有 GPU 守卫

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 2026-09-02 21:43:35 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 141cb907f2 feat: 支持 cuda / mps / cpu 三后端，Mac 上可用 MPS 训练 
移除"训练必须有 Nvidia GPU"的硬性守卫，改为按后端能力分派。

- utils/device: resolve_device("auto") 按 cuda > mps > cpu 挑最快的可用后端；
  显式指定不可用的后端时直接报错，不会悄悄退回 CPU——训练慢几十倍却不吭声是最坏的情况
- AMP 随后端取默认值：CUDA 开、MPS 关。MPS 上 autocast 数值正常但实测更慢
  （tiny_conv @128²：fp32 76 ms/步、fp16 90 ms、bf16 108 ms），需要时 amp: true 可强开
- PeakMemory 统一显存峰值统计：CUDA 读内置计数器，MPS 无峰值 API 改用逐 step 采样
  （是下界，日志与产出里已标注）
- profile_inference 支持 MPS，并提示 torch.profiler 没有 MPS 的 ProfilerActivity，
  算子明细只反映 CPU 侧下发耗时
- train.py / eval.py 新增 --device，配置默认改为 auto
- check_env 改为列出全部可用后端与 auto 的选择结果

实测：tiny_conv 训练在 MPS 上比 CPU 快约 32 倍。

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 2026-09-02 21:43:35 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 4fc0fa5353 docs: 无监督聚类的数学说明、mermaid 图与 README 
- docs/unsupervised-clustering.md: 逐图标准化对仿射光照群的不变性证明、
  多 stage 特征的取舍、PCA 白化失效的谱分析、KMeans 收敛性与 kmeans++ 近似比、
  轮廓系数与 NMI 稳定性的定义、NT-Xent 与 InfoNCE 下界，附全部消融数据与代码对照表
- figures/: 四张 mermaid 图（流水线、KMeans 控制流、SimCLR、主成分谱），
  含 .mmd 源、.md 预览与渲染好的 .png
- README: 数据准备、训练评估、多类/单类、SwanLab、Profiler、聚类与自监督的运行说明

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 2026-09-02 17:55:48 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 d6adea5b05 test: 单元测试与端到端冒烟 
88 个测试覆盖配置继承、注册表、GPU 守卫、YOLO 格式解析、数据集、模型形状、
标签模式、聚类原语与 SimCLR 损失，以及 train.py / eval.py / 聚类脚本的入口接线。

含两条回归测试：
- PCA 白化放大噪声方向导致簇塌陷（默认 whiten=False 的依据）
- classes 写成 data.yaml 路径时 num_classes 必须是类别数而非路径字符串长度

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 2026-09-02 17:55:47 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 f433e5cf59 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。

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 2026-09-02 17:55:47 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 4b1147ed8f 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

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 2026-09-02 17:55:20 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 b0d0dfffbb 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
Shaun ZhouandClaude Opus 5 ef64e5bf77 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
Shaun ZhouandClaude Opus 5 af22dc639c 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

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 2026-09-02 17:55:20 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 3a36aad6c3 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

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 2026-09-02 17:54:55 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 f4eff8beee 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>
 2026-09-02 17:54:55 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5 0645fc19f7 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>
 2026-09-02 17:54:55 +08:00