Shaun ZhouandClaude Opus 5 d6c6aca325 feat(detect): 默认模型换成 yolo26n ...

CLAUDE.md 已把"只用 convolution 模型"收窄到聚类与数据集生成阶段，检测这一步
不再受限，于是换成最新的 YOLO26：端到端（NMS-free），推理侧少一道后处理。
取最小的 n 档——数据 1.1 万张且标签是弱监督的，模型大了容易把标注噪声学进去。

同时去掉 test_config.py 里"不许用 yolo11/yolo12"的断言，它的依据已随
CLAUDE.md 的改动失效。

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

2026-09-11 14:34:16 +08:00

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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

2026-09-11 14:34:16 +08:00

test_device.py

feat: 支持 cuda / mps / cpu 三后端，Mac 上可用 MPS 训练

2026-09-02 21:43:35 +08:00

test_export_clusters.py

feat(cluster): clusters/ 默认改用硬链接，便于直接在 runs/ 下继续分子类

2026-09-10 12:04:08 +08:00

test_generate_boxes.py

refactor: 按实际的五步工作流裁掉无关代码

2026-09-11 10:27:20 +08:00

test_gradcam.py

feat(localization): SHAP Partition 定位方法，并把每图框数上限默认收紧为 1

2026-09-10 16:10:50 +08:00

test_models.py

refactor: 按实际的五步工作流裁掉无关代码

2026-09-11 10:27:20 +08:00

test_prepare_yolo_dataset.py

feat(detect): 把弱监督框数据集链接到 data/ 并接上 YOLO 训练

2026-09-11 12:05:50 +08:00

test_registry.py

test: 单元测试与端到端冒烟

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

test_shap_explain.py

feat(localization): SHAP Partition 定位方法，并把每图框数上限默认收紧为 1

2026-09-10 16:10:50 +08:00

test_simclr.py

feat(cluster): clusters/ 默认改用硬链接，便于直接在 runs/ 下继续分子类

2026-09-10 12:04:08 +08:00

test_unlabeled_dataset.py

test: 单元测试与端到端冒烟

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

test_visualizer.py

test: 单元测试与端到端冒烟

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