Shaun ZhouandClaude Opus 5
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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>
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1.9 KiB
Python
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"""推理尺寸与训练尺寸的一致性校验。
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回归：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、
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照常有置信度，但类别系统性地错（实测 mosquito 的 TP 归零、599/760 被判成 blackdot）。
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这种错误不会自己暴露，必须主动核对。
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"""
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from engine.tiled_inference import check_size_matches, training_imgsz
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class _Model:
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def __init__(self, ckpt=None, overrides=None):
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if ckpt is not None:
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self.ckpt = ckpt
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if overrides is not None:
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self.overrides = overrides
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def test_reads_imgsz_from_checkpoint():
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assert training_imgsz(_Model(ckpt={"train_args": {"imgsz": 640}})) == 640
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def test_reads_imgsz_from_overrides():
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assert training_imgsz(_Model(overrides={"imgsz": 160})) == 160
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def test_missing_imgsz_returns_none():
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assert training_imgsz(_Model()) is None
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assert training_imgsz(_Model(ckpt={})) is None
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def test_mismatch_is_reported():
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message = check_size_matches(_Model(ckpt={"train_args": {"imgsz": 640}}), 160)
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assert message is not None
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assert "640" in message and "160" in message
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def test_matching_sizes_are_silent():
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assert check_size_matches(_Model(ckpt={"train_args": {"imgsz": 160}}), 160) is None
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def test_whole_image_mode_is_not_checked():
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"""--tile-size 0 是显式退回整图推理，交给 ultralytics letterbox，不该报警。"""
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assert check_size_matches(_Model(ckpt={"train_args": {"imgsz": 640}}), 0) is None
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def test_unknown_training_size_is_not_reported():
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"""读不到就不报——宁可不说，也不误导。"""
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assert check_size_matches(_Model(), 160) is None
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def test_logger_receives_the_warning():
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seen = []
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class _Logger:
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def warning(self, fmt, *args):
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seen.append(fmt % args)
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check_size_matches(_Model(overrides={"imgsz": 640}), 160, _Logger())
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assert seen and "不一致" in seen[0]
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