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Author	SHA1	Message	Date
Shaun ZhouandClaude Opus 5	ddd77653b5	fix(detect): 推理尺寸与训练尺寸不一致时报警 ... 用 640 整图训练的权重跑 160 切片推理，结果看起来完全正常——照常出框、照常有置信度， 但类别系统性地错：实测 mosquito 的 TP 归零，760 张里 599 张被判成 blackdot， 而同一权重整图推理时 mosquito 有 92% 判对。这种错误不会自己暴露。 从 checkpoint 里读训练时的 imgsz，与当前切片尺寸不符就警告。三个调用点都接上： 可视化、批量推送预测、ML backend 加载权重时。visualize 的 summary.json 也补上 tile_size / tile_overlap，免得事后分不清某次产出是怎么跑的。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-09-24 15:33:41 +08:00
Shaun ZhouandClaude Opus 5	474b7b50a0	feat(detect): 推理侧改为切片，与固定 160 输入一致 ... 训练数据已经是固定边长的片，推理还把整图交给 ultralytics 就会被 letterbox 缩放， 与模型见过的形态不符。三个调用方（可视化、批量推送预测、ML backend）统一改成 切片推理再拼回原图。 - engine/tiling.merge_tiles / tiled_predict：映射回原图、裁掉镜像填充区的框、跨片去重。 推理框架留在调用方，几何部分可单测。 - engine/detection.nms：标准 NMS，另加按包含比例抑制。缺陷被切割线切开时，相邻片 只看到一角，给出的小残框与完整框 IoU 很小（面积悬殊），光靠 IoU 压不掉。 - engine/tiled_inference：ultralytics 的接线，内部分批，避免片数多时 OOM。 - 三处调用点加 --tile-size / --tile-overlap（后端为 YOLO_TILE_SIZE / YOLO_TILE_OVERLAP）， 默认 160 / 32；设 0 退回整图推理，仅用于和旧模型对比。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>	2026-09-23 15:12:35 +08:00