 qing
|
8c58770280
|
fix(actpred): 修复 DFC 连通性检查在 5.3 HAR 下被静默跳过的缺陷
DFC 5.3 的 HAR 不含 .edges 文件，原检查从未真正执行（仅打印
WARNING 跳过），输入断连的 HEF 仍可编译通过。改为解析主 hn 图
（layer output 边）做 BFS 可达性验证，任一输入层不可达输出层即
报错阻断；har_input_layer_names 同步改为数字后缀排序并优先取
主图 hn。新增 3 个单测（排序/通过/断连拦截），全量 76 通过。
本轮 224×224 重编译实测：优化后 HAR 5 输入均可达输出层（此前
64 版 HEF 输入不敏感的连通性隐患已消除）；但 NPU 复验输出仍不
敏感，pred_token 边缘 scale=1965.92 表明抖动校准未生效，根因
待查（见后续提交）。
|
2026-08-13 05:13:18 +00:00 |
|
|
qing
|
14964b9574
|
fix(actpred): 修复 Hailo HEF 编译链路的输入断连与封装问题
- hailo_infer: 帧输入按 input_layerN 排序绑定（vstream 报告顺序实测
为 1,5,4,3,2，按报告顺序会 frame1/frame2 错位），新增 --pred-token
- gen_calibration: pred_token 校准改为学习值 ±30% 抖动，修复常量
校准量化退化（scale=18571.7，任何输入都被量化成 0）
- export_deploy: 新增 --pred-token-out 保存学习值供推理端喂入
- dfc_compile: parser/optimize 后自动检查输入层连通性，断开即报错
- 新增 _npu_test.py（NPU 4 角敏感性复验）与 _onnx_validate.py
（编译前 ONNX 数值门槛），test_actpred 补乱序帧序用例
|
2026-08-13 12:22:26 +08:00 |
|
|
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
|
0aa0710a9e
|
fix: 统一 .mt 首行 '-' 占位符语义——actpred 对齐 pybot/bot4cj 运行时（填 0），弃用 @Servo max 列填充
|
2026-08-11 16:30:39 +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 |
|