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>
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1.6 KiB
TOML
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[project]
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name = "modeltraineval"
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version = "0.1.0"
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description = "薄膜缺陷分类定位模型的训练与评估(纯卷积,面向实时设备部署)"
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readme = "README.md"
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authors = [
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{ name = "Shaun Zhou", email = "xiangyuzhou823@gmail.com" }
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]
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requires-python = ">=3.12"
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dependencies = [
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"torch>=2.4",
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"torchvision>=0.19",
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"numpy>=1.26",
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"pillow>=10.3",
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"pyyaml>=6.0",
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"swanlab[dashboard]>=0.10.0",
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"matplotlib>=3.8",
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# 检测训练(detect.py)。注意 ultralytics 是 AGPL-3.0:如果模型要随产品分发,
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# 需要开源整套代码或另外向其购买商业授权。仅内部使用则不受影响。
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"ultralytics>=8.4",
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# SHAP 定位(scripts/generate_boxes.py --method shap)用
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"shap>=0.46",
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]
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[dependency-groups]
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dev = [
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"pytest>=8.0",
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"ruff>=0.6",
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]
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# ONNX 导出(部署用),按需安装:uv sync --group export
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export = [
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"onnx>=1.16",
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"onnxscript>=0.2",
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]
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# SHAP 归因定位(scripts/shap_boxes.py),按需安装:uv sync --group explain
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explain = [
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"shap>=0.48",
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]
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[tool.uv]
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# 本仓库是应用而非库:不打包安装,直接从仓库根目录运行 train.py / eval.py。
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package = false
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# 训练机(Linux + Nvidia GPU)请用 CUDA 版 torch,例如:
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# uv pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 torch torchvision
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# 默认 PyPI 源在 Linux 上装的是 CUDA 构建,在 macOS 上只有 CPU 构建(仅可用于评估/导出)。
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[tool.pytest.ini_options]
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testpaths = ["tests"]
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pythonpath = ["."]
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addopts = "-q"
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[tool.ruff]
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line-length = 110
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target-version = "py312"
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[tool.ruff.lint]
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select = ["E", "F", "I", "UP", "B"]
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