Shaun ZhouandClaude Opus 5
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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 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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550 B
Python
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Python
"""模型骨架：backbone -> neck -> heads。
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约束：部署在实时设备上，只使用基于 convolution 的结构（不含 attention / transformer）。
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"""
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from models import backbones, heads, necks # noqa: F401 触发注册
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from models.build import build_model
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from models.defect_net import DefectNet
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from models.postprocess import decode_heatmap
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from models.registry import BACKBONES, HEADS, MODELS, NECKS
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__all__ = [
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"build_model",
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"DefectNet",
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"decode_heatmap",
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"BACKBONES",
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"NECKS",
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"HEADS",
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"MODELS",
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]
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