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qing 52c0ade3c4 fix(actpred): 定位 HEF 输入不敏感根因,补齐归一化预训练链路
根因:预训练全零图像占位使 BN running_var 停在初始小值,推理时
特征放大至 ±1e6,DFC 在 token merge 点按最大幅度分配共享量化
scale,pred_token/act_tokens 全部被压成 0,HEF 输出对任何输入
恒定(详见 docs/reports/actpred_hef_insensitivity_rootcause_20260813.md)

- export_deploy.py:新增 check_token_ranges 导出前 token 量级检查
  (|img|>100 中止导出并提示微调;act/img 比例过大警告;归一化
  模型在 z 空间采样,避免零方差列爆炸)
- pretrain_mt.py:新增 --random-images(ImageNet 归一化噪声占位,
  恢复 BN 统计)、--init-from(微调起点,含动作空间一致性警告)、
  --normalize-actions 完整支持(训练集 stats 计算与保存、验证集复用)
- gen_calibration.py:归一化模型的校准集自动 z-score 动作历史
- _onnx_validate.py / _npu_test.py:归一化模型适配(torch 参考
  z-score、HailoPredictor 传 stats_path)
- README:预训练章节补充新参数与 NPU 部署警告
- 单测 76/76 通过;冒烟验证:1 epoch 噪声微调后 |img| 2.46e5→8,
  归一化后 |act| 694→2.9
2026-08-13 13:57:38 +08:00
qing a6e1781185 docs(actpred): 更新 Hailo 部署文档与报告,清理过时引用
- README: 部署工作流更新(224×224、pred-token-out、抖动校准、
  连通性检查),首版 HEF 输入不敏感警告改为修复清单,ONNX 测速
  数字更新为 224 实测
- hailo 调研报告:驱动 5.3.0、vstream 乱序踩坑、编译断连排查与
  修复表、重编译待办
- 测速报告:新增 §6 Pi 5 224×224 复测
- 清理已删除报告的 4 处失效引用(审计报告/迁移文档/项目画像)
2026-08-13 12:22:41 +08:00
qing 0d16832612 feat(actpred): 新增 Hailo DFC 编译链路,ONNX → HEF 全流程打通
训练态 ONNX(5D 输入/AdaptiveAvgPool/注意力 head reshape)无法被 DFC 解析,
新增 export_deploy.py 做权重不变的等价图改造:帧分支展开 CNN、img_proj
折叠为 1x1 卷积、注意力按头展开、全程 (1,1,S,d) 无 transpose 布局。
dfc_compile.py 一键走 parser→optimize→compiler(DFC 5.3),
gen_calibration.py --deploy 生成部署布局校准集。
已验证 110 层完整网络编译为 hailo10h HEF(1.8MB,4 contexts)。
2026-08-13 01:33:58 +00:00
qing 91b30040c7 refactor(actpred): 模型输入尺寸 image_size → image_width/image_height,默认 1920×1080
config/model/dataset/train/pretrain/predict/export 全链路适配非方形输入,
hailo_infer/onnx_infer 从模型元数据动态推导宽高;旧 224 checkpoint 配置键
不兼容(重训后替换)。Pi 5 CPU 冒烟验证 1080p 训练可行(~4.75s/步 batch=2)。
2026-08-13 02:19:30 +08:00
qing 36feeb4b9f feat(actpred): 新增 ONNX Runtime 推理后端 OnnxPredictor
维度从 ONNX session 元数据自动推导,预处理复现训练流水线;Pi 5 实测
12ms/次含预处理(纯推理 5.9ms),与 torch 前向差异 <1e-5。新增 6 个
单测(真实导出 ONNX 对齐验证),全量 71 测试通过。
2026-08-13 01:54:06 +08:00
qing ab60b3cafb feat(actpred): 新增 Hailo HEF 推理封装 HailoPredictor,附 AI HAT 2 调研与测速报告
零 torch 依赖(hailo_platform + numpy + PIL),vstream 形状/量化参数从
HEF 动态推导,支持 uint8 量化边缘与动作归一化 stats;新增 6 个免硬件
单测(fake hailo_platform 注入)。调研报告记录 hailort 5.x 新 API 踩坑,
测速报告给出 CPU(ORT 5.9ms) vs NPU(resnet50 4.29ms) 基准与部署建议。
2026-08-13 01:41:42 +08:00
qing 6d79fc919f update: actpred 默认图像分辨率 64→224 2026-08-11 02:35:22 +08:00
qing d17677bade fix(actpred): ONNX opset 升级 + NumPy 兼容 + 断点续训 + MobileNetV2 离线弹性
- export_onnx: opset 17→18,dynamic_axes 改 dynamic_shapes 消除弃用警告
- predict: action_stats 改为 torch tensor,消除 NumPy 2.0 __array_wrap__ 警告
- train/pretrain: 每 epoch 保存 last.pt,新增 --resume 断点续训练
- model: MobileNetEncoder 下载失败时回退到已缓存权重
- _set.sh: 安装时预缓存 MobileNetV2 权重,失败给出明确指引
- test: 新增 TestResumeCheckpoint(2 用例),总计 58 测试全绿
2026-08-10 04:07:37 +00:00
qing 4dd25486f8 feat(actpred): 多帧注意力架构改造(Transformer 替换 concat 融合,支持多帧图像+历史动作序列) 2026-08-09 18:17:03 +00:00
qing 63cfdd2066 actpred: 两轮代码审计修复与文档合并
- 第 1 轮安全审计修复: F-1~F-10(路径校验、预训练架构修正等)
- 第 2 轮复审修复 11 项: 3 项上轮修复不完整(R01 checkpoint 键校验/
  R02 fused_hidden_dim 值域/R03 pretrained=False)+ 8 项新问题
  (actions.npy 形状校验、帧数警告、CLI 值域校验、stats 形状与路径、
  onnxscript 依赖、归一化语义、解析去重)
- 单元测试由 17 扩展至 51 用例(50 通过 + 1 环境性跳过)
- 审计文档两轮合并至 actpred_CODE_AUDIT_20260808.md,更新 INDEX
2026-08-08 19:37:41 +00:00
qing 45e019952e actpred: action_dim改18 + .mt脚本预训练入口
- config.py: action_dim默认值 8→18(对齐bot4cj 18列)
- mt_parser.py: 轻量级.mt @Action解析器(支持-占位符前向填充)
- pretrain_mt.py: 预训练入口(零图像占位,checkpoint兼容现有推理)
- _run.sh: 新增pretrain子命令
- README.md: 新增预训练文档 + action_dim说明
- test_actpred.py: 测试断言更新为18
2026-08-08 17:09:14 +00:00
qing 3d03f7a1ce actpred: 代码审计(16项发现全部修复)+ 文档更新
审计报告: docs/reviews/actpred_CODE_AUDIT_20260808.md
- P0(2项): episode索引错位(dataset.py)、推理归一化静默失败(predict.py)
- P1(6项): 空训练集校验、图像自然排序、空样本防御、形状校验、
  MobileNet下载错误提示、stats路径校验
- P2(8项): README示例修正、公共属性、glob优化、版本约束、
  单元测试(17项)、GPU安装说明、BooleanOptionalAction、ONNX验证

新增文件: actpred/test_actpred.py (17项单元测试, 全部通过)
更新文档: README.md配置表扩充、INDEX.md、审计报告修复总结
2026-08-08 16:05:01 +00:00
qing 575c2a27a4 feat(actpred): 动作预测模块入库(PyTorch 训练/预测/ONNX 导出) 2026-08-08 06:25:06 +00:00