623cbb3843
Ретина, ламина, медулла, лобула, грибовидное тело, веерное тело, центральный комплекс, нисходящие нейроны. Обучение памяти тоннеля и считывания MBON, оценка leave-one-bag-out, полигон дальности, 24 теста. Реальный объект на 55 м — 98.9 % кадров, ложных 7.5 трека на км, кадр обрабатывается за 33 мс на CPU. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
65 lines
2.7 KiB
Python
65 lines
2.7 KiB
Python
"""Опорный тест: реальный объект на ~55 м в бэге `doubleT_obstacle`.
|
|
|
|
Печатает, в скольких кадрах он попал в кандидаты и в подтверждённые треки,
|
|
и сколько при этом было посторонних тревог.
|
|
|
|
python tools/check_obstacle.py [--memory artifacts/mushroom_body.npz]
|
|
"""
|
|
from __future__ import annotations
|
|
|
|
import argparse
|
|
|
|
import numpy as np
|
|
|
|
import _bootstrap as B # noqa: F401
|
|
from flyguard.bag import Bag
|
|
from flyguard.mushroom_body import MushroomBody
|
|
from flyguard.pipeline import FlyGuard, Params
|
|
|
|
TRUE_D = (50.0, 62.0) # объект стоит на 54.7…56.9 м всю запись
|
|
|
|
|
|
def main() -> None:
|
|
ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
|
|
ap.add_argument("--bag", default=str(B.DATA / "for_hackathon" / "doubleT_obstacle"))
|
|
ap.add_argument("--memory")
|
|
ap.add_argument("--limit", type=int, default=200)
|
|
ap.add_argument("--verbose", action="store_true")
|
|
args = ap.parse_args()
|
|
|
|
memory = MushroomBody.load(args.memory) if args.memory else None
|
|
fg = FlyGuard(Params(), memory=memory)
|
|
bag = Bag(args.bag)
|
|
|
|
n = cand_hit = track_hit = other = 0
|
|
novelties, evid = [], []
|
|
for k, (_, pc) in enumerate(bag.frames(stop=args.limit)):
|
|
res = fg.process(pc)
|
|
if res is None:
|
|
continue
|
|
n += 1
|
|
cs = [c for c in res.candidates if TRUE_D[0] < c.d < TRUE_D[1]]
|
|
if cs:
|
|
cand_hit += 1
|
|
novelties.append(max(c.novelty for c in cs))
|
|
objs = res.decision.objects
|
|
mine = [o for o in objs if TRUE_D[0] < o.distance < TRUE_D[1]]
|
|
if mine:
|
|
track_hit += 1
|
|
evid.append(max(o.confidence for o in mine))
|
|
other += len(objs) - len(mine)
|
|
if args.verbose and k % 20 == 0:
|
|
print(f" кадр {k:4d}: канд. в зоне {len(cs)}, "
|
|
f"треков всего {len(objs)}, в зоне {len(mine)}, "
|
|
f"ближайший {res.decision.distance:.1f} м")
|
|
|
|
print(f"кадров обработано: {n}")
|
|
print(f"объект среди кандидатов: {cand_hit}/{n} = {cand_hit/max(n,1):.1%}"
|
|
+ (f" новизна медиана {np.median(novelties):.3f}" if novelties else ""))
|
|
print(f"объект подтверждён треком: {track_hit}/{n} = {track_hit/max(n,1):.1%}"
|
|
+ (f" уверенность медиана {np.median(evid):.3f}" if evid else ""))
|
|
print(f"посторонних подтверждённых объектов: {other} ({other/max(n,1):.2f} на кадр)")
|
|
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
main()
|