Shaun ZhouandClaude Opus 5
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第五步产出的框标签按类别分目录，便于人工核对；检测训练要的是 train/val 划分——类别写在标签第一列，不靠目录名。补上两个入口： - scripts/prepare_yolo_dataset.py：拍平类别目录、按类别分层切分、硬链接到 data/。分层是必需的，black 只有 53 张，随机切容易让小类在验证集里挂零。 无框的图默认保留（检测训练里是压低误检的负样本）；拍平后的同名冲突直接 报错而不是静默覆盖。 - detect.py + configs/detect/film.yaml：包一层 ultralytics，沿用本仓库的 配置继承、设备解析与 SwanLab 可视化。 选 YOLOv8 而不是 v11/v12：CLAUDE.md 限定只用 convolution 模型，YOLO11 骨架 里有 C2PSA、YOLO12 以注意力为主，只有 v8 的 C2f + SPPF 是纯卷积。 mosaic/mixup 关掉——每张图只有一个弱监督框，拼接后小目标被缩得更小，对 blackdot/whitedot 这类只占千分之几面积的类别是净伤害。 ultralytics 的 project 必须传绝对路径，相对路径会被它再拼到全局 settings 的 runs_dir 上，产出会跑到 runs/detect/runs/detect/<name> 去。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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2.0 KiB
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# 在 Grad-CAM / SHAP 生成的弱监督框上训练 YOLO 检测模型。
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# 前置步骤：
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# uv run python scripts/generate_boxes.py --config ... --method gradcam # 产出 runs/boxes_gradcam
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# uv run python scripts/prepare_yolo_dataset.py --source runs/boxes_gradcam
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# 用法：
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# uv run python detect.py --config configs/detect/film.yaml
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# uv run python detect.py --config configs/detect/film.yaml --eval-only \
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# --checkpoint runs/detect/film/weights/best.pt
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work_dir: runs/detect/film
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seed: 42
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device: auto
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data:
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yaml: data/boxes_gradcam/data.yaml
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model:
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# 选 v8 而不是 v11/v12：CLAUDE.md 限定只用 convolution 模型，
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# 而 YOLO11 的骨架里有 C2PSA（position-sensitive attention）、YOLO12 更是以注意力为主。
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# YOLOv8 的 C2f + SPPF 是纯卷积。
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# s 是精度/速度的折中；数据只有 1.1 万张且标签是弱监督的，再大容易把标注噪声也学进去。
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weights: yolov8s.pt
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train:
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epochs: 100
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imgsz: 640
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batch: 16
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workers: 8
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optimizer: auto
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patience: 20 # 20 轮没提升就早停
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cos_lr: true
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fraction: 1.0 # 只取训练集的一部分；冒烟测试时调小，如 0.02
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amp: true # 非 CUDA 后端 ultralytics 会自行退回关闭
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# 数据增强。翻转按聚类阶段的结论开着（缺陷没有固定朝向）；
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# 但 mosaic/mixup 关掉——它们会把四张图拼在一起，而我们每张图只有一个弱监督框，
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# 拼接后小目标被缩得更小，对 blackdot / whitedot 这类本来就只占千分之几面积的类别是伤害。
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fliplr: 0.5
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flipud: 0.5
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degrees: 0.0
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mosaic: 0.0
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mixup: 0.0
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hsv_h: 0.0 # 单色/近单色的薄膜图，色相扰动没有意义
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hsv_s: 0.3
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hsv_v: 0.3
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plots: true # results.png / PR 曲线 / 混淆矩阵 / val_batch 预测图
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save_period: -1
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swanlab:
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enabled: true
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project: film-detect
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name: null
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mode: local
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tags: [detect, yolov8s, gradcam-boxes]
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