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

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check_env.py

feat: 支持 cuda / mps / cpu 三后端，Mac 上可用 MPS 训练

2026-09-02 21:43:35 +08:00

cluster_unlabeled.py

feat(cluster): clusters/ 默认改用硬链接，便于直接在 runs/ 下继续分子类

2026-09-10 12:04:08 +08:00

export_clusters.py

feat(cluster): clusters/ 默认改用硬链接，便于直接在 runs/ 下继续分子类

2026-09-10 12:04:08 +08:00

generate_boxes.py

feat(boxes): generate_boxes.py 的 --target 默认改为 label

2026-09-15 20:31:40 +08:00

prepare_label_studio.py

fix(label-studio): 图片 URL 按实际的 DOCUMENT_ROOT 生成（--document-root）

2026-09-15 20:04:04 +08:00