Shaun ZhouandClaude Opus 5
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原始数据从 data/<数据集> 移到了 data/raw/<数据集>。
- 聚类配置的 dataset.root：film / pearlescent 均改为 data/raw/ 下
- 检测配置的 img_dir 与 label_dir 注释同步
- README、data/README、算法文档、流程图（含重新渲染的 PNG）与各脚本
docstring 里的路径示例一并更新
- data/README 补充目录约定：原始数据只读放 data/raw/，
export_clusters.py 的派生数据集放在 data/ 下与 raw/ 平级
- 顺手把 unlabeled 数据集加进 datasets/__init__.py：此前它没在包初始化时注册，
build_dataset({"name": "unlabeled"}) 只有在别处先 import 过该模块时才可用
迁移后重跑全量聚类，结果与迁移前逐项一致（轮廓 0.3255、稳定性 0.9641、
簇大小 [4507, 3795, 4849, 1428]）。
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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838 B
Python
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Python
"""数据集：抛出样本的 Dataset 类与相应的数据变换、标签编码。"""
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from datasets.build import build_dataloader, build_dataset
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from datasets.film_defect import FilmDefectDataset, collate_fn
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from datasets.registry import DATASETS
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from datasets.target_encoder import CenterTargetEncoder
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from datasets.transforms import build_transforms
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from datasets.unlabeled import UnlabeledImageDataset, unlabeled_collate
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from datasets.yolo import format_label_lines, load_classes, parse_label_file, write_data_yaml
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__all__ = [
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"build_dataset",
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"build_dataloader",
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"FilmDefectDataset",
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"collate_fn",
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"DATASETS",
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"UnlabeledImageDataset",
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"unlabeled_collate",
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"CenterTargetEncoder",
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"build_transforms",
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"parse_label_file",
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"format_label_lines",
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"load_classes",
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"write_data_yaml",
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]
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