Shaun ZhouandClaude Opus 5
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ml_backend/ 是一个 label-studio-ml 后端：Label Studio 打开任务时调 /predict， 后端跑 YOLO 并把框转成 Label Studio 的百分比坐标返回，人工只需修正。 - model.py：FilmDefectDetector。权重懒加载且只加载一次（Flask 多线程，加锁）； 控件名从项目的 labeling config 读取，不写死；model_version 带权重的修改时间， 换权重后 Label Studio 能区分新旧预测。 - convert.py：坐标转换，刻意不 import label_studio_ml，好在主环境里单测。 - fit()：每条标注累加计数，达到 RETRAIN_AFTER 就起子进程执行 RETRAIN_COMMAND 并立刻返回——训练几十分钟，同步做会卡住 Label Studio。 - _wsgi.py 由官方模板生成，ruff 跳过，便于跟随上游。 必须用独立虚拟环境：label-studio-ml 会把 jinja2 降到 3.0.3，而 label-studio 1.23 需要 3.1，装进主环境会直接弄坏 Label Studio。PyPI 上的 1.0.9 是 2023 年的旧版， 要装 GitHub 上的现行版本。 本地用 COCO 权重端到端验证过：/health、/predict（bus.jpg 出 10 个框、坐标换算正确）、 /webhook（第 3 条标注触发重训命令并清零计数）。 Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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1.8 KiB
TOML
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[project]
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name = "modeltraineval"
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version = "0.1.0"
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description = "薄膜缺陷分类定位模型的训练与评估（纯卷积，面向实时设备部署）"
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readme = "README.md"
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authors = [
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{ name = "Shaun Zhou", email = "xiangyuzhou823@gmail.com" }
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]
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requires-python = ">=3.12"
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dependencies = [
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"torch>=2.4",
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"torchvision>=0.19",
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"numpy>=1.26",
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"pillow>=10.3",
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"pyyaml>=6.0",
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"swanlab[dashboard]>=0.10.0",
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"matplotlib>=3.8",
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# 检测训练（detect.py）。注意 ultralytics 是 AGPL-3.0：如果模型要随产品分发，
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# 需要开源整套代码或另外向其购买商业授权。仅内部使用则不受影响。
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"ultralytics>=8.4",
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# SHAP 定位（scripts/generate_boxes.py --method shap）用
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"shap>=0.46",
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"label-studio>=1.23.0",
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]
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[dependency-groups]
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dev = [
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"pytest>=8.0",
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"ruff>=0.6",
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]
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# ONNX 导出（部署用），按需安装：uv sync --group export
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export = [
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"onnx>=1.16",
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"onnxscript>=0.2",
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]
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# SHAP 归因定位（scripts/shap_boxes.py），按需安装：uv sync --group explain
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explain = [
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"shap>=0.48",
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]
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[tool.uv]
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# 本仓库是应用而非库：不打包安装，直接从仓库根目录运行 train.py / eval.py。
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package = false
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# 训练机（Linux + Nvidia GPU）请用 CUDA 版 torch，例如：
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# uv pip install --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 torch torchvision
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# 默认 PyPI 源在 Linux 上装的是 CUDA 构建，在 macOS 上只有 CPU 构建（仅可用于评估/导出）。
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[tool.pytest.ini_options]
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testpaths = ["tests"]
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pythonpath = ["."]
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addopts = "-q"
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[tool.ruff]
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line-length = 110
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target-version = "py312"
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# ml_backend/_wsgi.py 由 label-studio-ml 的官方模板生成，保持原样便于跟随上游更新
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extend-exclude = ["ml_backend/_wsgi.py"]
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[tool.ruff.lint]
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select = ["E", "F", "I", "UP", "B"]
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