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Shaun ZhouandClaude Opus 5 7adc5b6332 feat(detect): YOLO 数据集统一为 PNG、按类别重命名并附 classes.txt

- 图片统一成 PNG。pearlescent / blue / uv 的原始数据是 BMP，generate_boxes.py
  按原后缀链接，于是 runs/boxes_shap 里 3685 张 BMP 与 7526 张 PNG 混在一起，
  ripple 与 uneven 两类全是 BMP。按文件头（而非后缀）判断：真 PNG 照旧硬链接，
  其余无损转换，不缩放像素，归一化框坐标原样有效；CMYK 等 PNG 存不下的模式转 RGB。
  在真实数据上核对过 3685 张转换结果逐像素一致。
- 文件按 <类别>_<序号> 重新编号。类别取标签第一列，文件名不会与标签矛盾；
  序号在类内按源路径排序、与划分无关，换种子重跑名字不变。新旧名对照写入
  name_map.csv，源文件名里的正反面、位置、时间戳不丢。--keep-names 保留原名。
- 输出 classes.txt（行号即 class_id），供 LabelImg / X-AnyLabeling 复核框时使用。
- 撞名检查改为按输出文件名的小写比较：统一后缀后 a.png 与 a.bmp 会撞，
  macOS 默认文件系统也不区分大小写。

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

2026-09-15 16:45:58 +08:00

conftest.py

test: 单元测试与端到端冒烟

2026-09-02 17:55:47 +08:00

test_classification.py

feat: 新增缺陷分类训练与评估链路

2026-09-10 14:58:41 +08:00

test_cluster.py

feat(cluster): 输出簇分布图，直观展示簇间距离

2026-09-04 15:09:35 +08:00

test_config.py

feat(detect): 默认模型换成 yolo26n