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YOLO Label Recovery 文档导航

这不是一份按文件名排列的清单，而是一条按目标组织的阅读路线。第一次进入仓库时，建议先判断自己要完成的是“快速理解”“本地复现”“读懂代码”“部署协作平台”还是“准备面试”，再沿对应路径阅读。

30 秒理解项目

YOLO Label Recovery 解决多来源、多类别 YOLO 数据中的漏标问题。六个单类别 Teacher 只负责生成证据；几何规则、分类别阈值和人工审核决定候选如何流转；安全写回始终生成派生数据集，不覆盖源标签。多人协作平台将离线 CSV 队列转化为可登录、可租约领取、可版本校验、可审计纠错的 Web 工作流。

flowchart LR
    A[只读源数据] --> B[数据审计]
    B --> C[单类别 Teacher 串行扫描]
    C --> D[候选证据与几何关系]
    D --> E[人工审核任务]
    E --> F[安全写回派生数据集]
    F --> G[固定测试集评估]
    G --> H[部署与困难样本回流]

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按目标阅读

目标	首先阅读	接着阅读	最终产出
快速理解价值	中文 README	矿区项目复盘	能用 90 秒讲清问题、方案与边界
15 分钟复现	公开演示与验收	架构	本地报告、审计结果和审核包
读懂核心代码	核心代码导读	内存与显存	能追踪候选从模型到派生标签的完整路径
部署多人平台	协作平台设计	平台目录说明	局域网登录、领取、审核、纠错与审计
判断哪些结论可信	项目证据与边界	生产规模验证	能区分实现、验证、设计和未来规划
理解完整矿区系统	矿区系统设计	项目复盘博客	能解释在线监控闭环和离线模型闭环
准备面试	高频追问与回答	作品集指南	3 分钟项目介绍、30 分钟技术深挖

核心主题索引

数据与算法

• 数据治理：源数据不可变、派生数据集和审计证据。
• 阈值校准：分类别 AUTO/REVIEW 阈值与 Wilson 下界。
• 跨 Teacher 一致性：独立模型证据和保守降级。
• 近重复聚类：感知哈希、BK-tree 和跨划分泄漏。
• 主动审核队列：不确定性、类别稀缺度和视觉多样性。
• GT/AUTO 全情况审核：IoU、IoS、中心距离、面积比例和安全写回。

审核工具与平台

• 按图片聚合桌面审核器：离线交付、原子检查点和异常恢复。
• 多人 Web 审核平台：JWT、项目成员隔离、行锁、租约、乐观锁与审计。
• 架构决策记录：为什么这些约束是主动设计，而不是偶然实现。

工程交付

• 公开演示与验收：无 GPU 演示、预期结果和失败排查。
• 核心代码导读：从 CLI 到 Python、Spring Boot、MySQL 和 Vue。
• 项目证据与边界：可以确认、需要限定、仍待验证的内容。
• 路线图：已完成能力、计划项和非目标。

推荐学习顺序

1. 运行一次无 GPU 公开演示，先看到输入、输出和失败证据。
2. 沿 run -> CandidateWriter -> review-build -> review-apply 追踪离线数据链路。
3. 沿 claim-next -> heartbeat -> decision -> recent decision 追踪在线协作链路。
4. 主动构造一次重复导入、租约过期或旧版本提交，观察系统如何拒绝错误状态。
5. 最后阅读项目证据边界和面试问答，避免把设计方案描述成已落地事实。

文档维护规则

• 新功能必须同时更新 README 入口、CHANGELOG、至少一个可复现实例和自动化测试。
• 任何生产数字都要标明样本、口径和验证范围；截图不能替代模型精度评测。
• 本机路径、模型权重、私有数据和未脱敏日志不得进入仓库。
• 文档中的本地相对链接由 CI 自动检查，避免重构后入口失效。