qing/blackbird
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qing 9179281420 fix(pybot×actpred): v3 审计 P2 清零——验收链 fixed_range + 导出断言 + overrun 节流 
- v3-P2-1: _npu_test/_onnx_validate 按 normalize_mode 分支（fixed_range 免 stats，
  HailoPredictor 透传模式，torch 参考同口径反归一化）
- v3-P2-2: export_deploy/export_onnx 一致性 diff 超 1e-4 即 sys.exit（P2-f 闭环）
- v3-P2-3: run_loop overrun 告警节流（第1次+每100次），降 hz 建议仅 >10% 输出
- P2-a1: default_column_weights 扩展列（action_dim>18）默认 1.0
- P2-c: 补 predictor 异常清理路径测试（异常传播 + finally 落盘）
- P2-d/P2-e: Resize 口径与 resume scheduler T_max 语义文档化
- R2-4: _set.sh 安装后断言 CPU 版 torch，误装 CUDA 即拦截
测试: pybot 89 passed (+1)、actpred 148 passed/18 skipped
 2026-08-14 23:01:56 +08:00
qing 35ee614ca9 fix(pybot×actpred): v3 审计 P1 修复 3 项——零依赖承诺 + ONNX 元数据/残差全链路 
- robot.py numpy 恢复函数级 lazy import，纯 .mt 脚本执行不再需要 numpy（v3-P1-1）
- export_onnx 写入训练配置元数据；onnx_infer 自动识别 normalize_mode/predict_delta 并支持残差加回（v3-P1-2）
- pybot --loop 补 .onnx 后端分支，zscore 缺 action_stats.npy 时告警（P2-a 闭环）
- 回归测试：actpred TestOnnxMetadata +7、pybot 零依赖导入 +1（88/148 全绿）
- 附 v3 审计报告：13 项 v2 修复回归核对 + 7 项新发现（P0-2 遗留 + P2/P3 六项）
 2026-08-14 22:13:06 +08:00
qing a2ba797410 feat(pybot×actpred): R2 姿态反馈方案一——MPU6050 独立 IMU token 全链路 
- pybot：recorder 逐帧落盘 imu.npy（T×8，roll,pitch,ax,ay,az,gx,gy,gz，与帧/动作同调用对齐）；run_loop 对声明 imu_dim 的 predictor 以 predict(..., imu=) 调用（鸭子类型，旧两参调用向后兼容）

- actpred：新增 --imu-dim；model 序列 [img×F, act×H, (IMU), PRED]（imu_dim>0 时 F+H+2，IMU token 位于 PRED 前）；dataset/train 读 imu.npy（缺失按零向量兜底）；predict/ONNX/Hailo 三后端与 export/gen_calibration/dfc_compile/_npu_test 部署链适配 imu 输入

- 姿态按物理量程固定缩放归一化（imu_norm.py，训练/推理共用，零状态）

- 测试：actpred 128 passed / pybot loop+recorder 28 passed
 2026-08-14 09:07:24 +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 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 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 73b72d6889 fix(actpred): 修复归一化统计不一致等 5 项问题并增强可复现性 
- train/val 归一化统计量改为仅用训练集计算并落盘复用，修复 val loss 不可信
- predict.py 统计文件路径改用 os.path 处理，修复跨平台与无分隔符路径问题
- dataset.py jpg/png 混合时统一按文件名排序，保证时间顺序
- 新增 --seed 全局随机种子（含 DataLoader generator），训练可复现
- 新增 --max-grad-norm 梯度裁剪（默认 1.0），防 GRU 梯度爆炸
- get_episode_count 与数据集目录过滤条件对齐，避免无效目录导致索引错位
- 空验证集返回 inf 并保底保存最终权重，避免伪造 best 模型
- 清理 export_onnx.py 重复分支死代码
 2026-08-08 14:00:49 +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