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fix(actpred): gen_calibration --deploy 的 is_range_mode 未导入即使用
import 在 if 分支内滞后于首次调用，fixed_range 归一化模型生成校准集
时直接 NameError；导入提前到 build_deploy_set 开头。
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2026-08-16 16:17:10 +00:00 |
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feat(actpred): log_range 归一化——spk 两列对数尺度修正精度错配
fixed_range 线性 min-max 下常用值挤在低端（10Hz→0.002），闭环反馈
中小绝对误差=大相对误差（模型 C/D 发散根因）。新增 normalize_mode=
log_range：spk.F/spk.delay 用 log10(1+x) 对数尺度（10Hz→0.27），
舵机列保持线性。全链路接入（dataset/pretrain/predict/onnx/hailo/
calibration/export），与 v3 审计 none 模式/元数据自动识别合并。
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2026-08-14 21:38:14 +00:00 |
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feat(actpred): 固定范围归一化 + 逐列加权损失，附 pybot*actpred 审计修复
新增 action_norm.py 固定物理范围 min-max 归一化，无 stats 文件零状态部署；train.py 引入 _weighted_mse 逐列加权（舵机 1.0/spk 0.2/保留位 0.0）。审计修复: P0-1 pybot 读 normalize_mode, R2-1 NaN 阻断 best, P2-a 后端大小写不敏感, P1-3 utf-8-sig BOM, R1-1 data_dir 覆盖, R2-7 _run.sh 报错, R2-3 空 val 存 best.pt, P2-a2 误报警, R1-2 合并 parse_action_history, P2-b 合并 numpy import。评估修正 oob 物理界+error_growth 按 episode 中位数。推理部署全链支持 fixed_range。
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2026-08-14 18:26:03 +08:00 |
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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
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2026-08-14 09:07:24 +08:00 |
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refactor(actpred): 默认图像分辨率改回 640×480
实机测速显示 1080p 采集的预处理缩放（约 45ms）主导端到端延迟
（测速报告 §6.1），640×480 下端到端 18.6ms，与 NPU/ORT 推理开销
更匹配。640×480 亦能被 16 整除，部署导出池化无损失。
已有 checkpoint 自带配置不受影响，仅改新训练默认值。
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2026-08-13 15:25:09 +08:00 |
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fix(actpred): 修复 HEF 帧归一化误判与部署图数值不等价，补齐 P3 审计项
- hailo_infer: 帧归一化判定改为量化网格 dequant(0)（旧启发式把归一化
帧当原始像素喂入，图像路径饱和破坏；实机 max_diff 2.55→0.37，
img 敏感性 1.44→22.26）
- export_deploy: pool kernel 由卷积真实输出尺寸探测（H//16 在 1080
高度下静默丢弃末行）；mobilenet backbone 给出明确报错
- mt_parser: @Action 为文件末位块时解析成功，不再静默丢数据
- config: checkpoint train 段未知键/非 dict 校验；init-from 兼容性
警告助手（normalize/action_dim），train 与 pretrain 共用
- dataset: stats 文件形状校验；predict: 移除误导性 --action-dim
- dfc_compile: --frame-count 参数化（原硬编码 3 帧）
- gen_calibration: 旧模式校准图像改分块 memmap 生成（1080p 原一次性
分配 ~600MB）
- _npu_test: torch 参考反归一化对齐后再与 HEF 比较
- 单测 81→90 全过；README 与测速报告更新为验证轮次数据
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2026-08-13 15:22:34 +08:00 |
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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
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2026-08-13 13:57:38 +08:00 |
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qing
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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
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2026-08-13 12:22:26 +08:00 |
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qing
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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）。
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2026-08-13 01:33:58 +00:00 |
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