Shaun ZhouandClaude Opus 5
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scripts/build_yolo_dataset.py：导出（zip 或目录）+ 复核材料里的 images/ -> data/ 下 可训练的数据集。Label Studio 的 YOLO 导出只有标签，本地存储的图片不会打包进去 （get_local_path 对 local-files 直接返回磁盘路径，YOLO_WITH_IMAGES 也一样）， 所以图片从准备复核材料的目录按文件名取，硬链接过去。 - 类别顺序照抄导出的 classes.txt：转换器把标签收进 set 再排序编号，与 labeling config 的顺序无关，标签里的 class_id 是按它写的。 - 按类别分层切分，分层用"框最多的那个类别"——人工复核后一张图可能有多个类别的框。 - 标签逐行校验：字段数、类别下标、坐标范围。坏标签训练时不会崩，只会悄悄拉低指标。 - 空标签默认保留为负样本；标签找不到图直接报错，图多于标签则告警。 顺带把 link_or_copy 提到 utils/fs.py 共用（此前 generate_boxes 与 prepare_label_studio 各有一份）。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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Python
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"""通用工具：配置、注册表、日志、随机种子、设备检查、文件落盘。"""
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from utils.config import Config, load_config
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from utils.device import (
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DeviceNotAvailableError,
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PeakMemory,
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available_backends,
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describe_device,
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memory_stats,
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resolve_amp,
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resolve_device,
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)
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from utils.fs import link_or_copy
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from utils.logging import get_logger, setup_logging
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from utils.registry import Registry
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from utils.seed import seed_everything
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__all__ = [
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"Config",
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"load_config",
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"resolve_device",
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"resolve_amp",
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"describe_device",
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"available_backends",
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"memory_stats",
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"PeakMemory",
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"DeviceNotAvailableError",
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"get_logger",
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"setup_logging",
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"Registry",
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"seed_everything",
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"link_or_copy",
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]
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