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| license: other |
| tags: [backup, experiments] |
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| # 滤光片质检项目 · 实验产物备份（公开卷） |
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| RunPod 工作区备份的两个大卷，因私有配额限制存放于此。**不含会话记录与凭据**（已扫描确认）。 |
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| ## 📚 完整文档 |
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| | 文件 | 内容 | |
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| | [`docs/INDEX.md`](docs/INDEX.md) | **项目总索引**：四个仓库怎么选、三个核心结论、数据一览 | |
| | [`docs/REPRODUCE.md`](docs/REPRODUCE.md) | **完整复现指南**：环境、数据准备、逐个实验的命令与预期数字 | |
| | [`docs/FILES.md`](docs/FILES.md) | **逐文件使用说明**：41 个脚本、结果表字段、51 个训练产物目录 | |
| | [`docs/RESULTS.md`](docs/RESULTS.md) | **全部实验结果**：42 个模型完整榜单、分割 vs 分类同口径对决 | |
| | [`docs/AUDIT.md`](docs/AUDIT.md) | **诚实性审计**：四道审计的原理与结果，为什么这次的高分是真的 | |
| | [`docs/CAVEATS.md`](docs/CAVEATS.md) | ⚠ **已知问题与边界**，上线前必读（含我犯过的评估口径错误） | |
| | [`docs/REPOS.md`](docs/REPOS.md) | 四个仓库逐一说明与下载方式 | |
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| 配套私有仓库（含 Claude 会话历史、原始数据）：`daipath/runpod-workspace-backup` |
| 开箱即用推理包：https://huggingface.co/daipath/filter-inspection |
| 数据集：https://huggingface.co/datasets/daipath/filter-inspection-data |
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| ## 内容 |
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| | 卷 | 大小 | 内容 | |
| |---|---|---| |
| | `02_CV_bench.tar.zst` | 6.6 G | **一代 15 方法横评**：m01–m15 全部实现、模型权重、统一评测器 `eval.py`、批次捷径探针 `batch_probe.py`、锁箱终验 `lockbox/`、39 条评测记录 | |
| | `03_CV_seg3.tar.zst` | 2.7 G | **二代分割 + 新数据全部实验**：三类分割、11 包新样本的分类/分割/增广消融/捷径审计全部脚本与结果 | |
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| ## 解包 |
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| ```bash |
| hf download daipath/filter-inspection-experiments --repo-type dataset --local-dir ./restore |
| cd ./restore |
| for f in *.tar.zst; do tar -I zstd -xf "$f" -C /workspace/; done |
| ``` |
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| 解出到 `/workspace/CV_Task/bench` 与 `/workspace/CV_Task/seg3`。 |
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| ## 里面有什么值得看的 |
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| - `CV_Task/bench/CONTRACT.md` — 一代基准的硬性契约（含捷径审计条款） |
| - `CV_Task/bench/campaign/CAMPAIGN.md` — 战役协议、预处理去混淆手册 |
| - `CV_Task/bench/lockbox/` — 锁箱终验（一次性开箱，含防重跑硬闸） |
| - `CV_Task/seg3/newdata/` — 二代全部实验脚本： |
| - `cls_train.py` / `cls_train2.py` — 分类训练（多骨干 / 多增广 / 多归一化 / 多损失） |
| - `cls_probe.py` / `cls_frozen_probe.py` — **捷径审计**（批次指纹探针、冻结特征 kNN vs 线性探针对照） |
| - `cls_test_all.csv` — **42** 个模型在锁箱 test 上的完整成绩 |
| - `build_splits.py` — session 整组切分（0 组跨 split） |
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