SUDOZOVCHIK/Brainrot_Muxa
1
0
Fork 0
forked from Dan4ick/Lidar_Muxa
Code Pull requests Activity
24 commits 1 branch 0 tags 1.7 MiB
Commit graph

9 commits

Author SHA1 Message Date
Zhirik1337
146b9c00db fix(device): harden dynamic runtime GPU failure recovery with irreversible fallback to CPU 2026-09-22 22:21:51 +03:00
Zhirik1337
7507a123e5 GPU-обвязка NVIDIA CUDA 12 и ускорение ML-конвейера 
- flyguard/device.py: автоопределение NVIDIA GPU, сбор телеметрии и Graceful Fallback на CPU;
- flyguard/lamina.py: ускорение 2D DoG фильтрации на тензорах PyTorch CUDA (0.25 мс вместо 8 мс);
- flyguard/mbon_readout.py: векторизованный GPU-цикл обучения MBON без CPU-синхронизаций (поддержка 50k-100k клеток Кеньона);
- flyguard/mushroom_body.py, flyguard/track_readout.py: аппаратное ускорение и опция GPU-бустинга;
- flyguard/pipeline.py, tools/*.py: сквозная поддержка параметра device='auto' для всех инструментов;
- Dockerfile.gpu, requirements-gpu.txt, docker-compose.yml: MLOps-инфраструктура под NVIDIA RTX 4070 Ti Super 16GB;
- tests/test_pipeline.py: добавлены юнит-тесты на GPU device detection и роутинг ламины (40 тестов PASS).
 2026-09-22 22:06:44 +03:00
Zhirik1337
062bdfd68c аугментации бенчмарка, зонный пол в колее, фильтр платформы, экспорт RViz 
- tools/make_benchmark.py: аугментации спавна d_start ∈ [40, 200] м, боковой дрейф
  v_lat, шум продольной координаты δs (устранение инверсии s_std), сценарии стоянки;
- flyguard/lobula.py: зонный пол h_lo_core = 0.16 м в межрельсовой колее,
  динамическое расширение габарита в кривых W_eff(d) по Corridor.sigma(d),
  отсечение плоскости настила платформы;
- flyguard/central_complex.py: поддержка лежащих препятствий в колее без
  штрафа за вытянутость формы;
- flyguard/synth.py: добавлен класс «человек_лежа» (1.8×0.5×0.3 м);
- flyguard/descending.py: дальний мягкий канал предупреждения на дистанциях >90 м;
- flyguard/export.py: экспорт детекций в 3D BBox, уровни угрозы, маркеры RViz MarkerArray;
- tests/test_pipeline.py, tests/run_tests.py: 38 юнит-тестов и автономный раннер.
 2026-09-22 21:25:39 +03:00
Данил Омелечко
3f8314e908 жёсткий порог по треку — замерен и выключен 2026-09-22 20:00:09 +03:00
Данил Омелечко
d39038184b считывание по трекам: накопители, дескриптор, обучение, замеры 2026-09-22 17:00:44 +03:00
Данил Омелечко
00e61bcabc параллельный прогон инструментов по бэгам 2026-09-22 16:38:16 +03:00
Данил Омелечко
5f6eb5eb52 Дальность: убрал вредный множитель знакомости, P@150 с нуля до 0.32 2026-09-22 11:51:01 +03:00
Данил Омелечко
8778bae632 Обученное считывание MBON: ложных тревог вдвое меньше 2026-09-21 22:13:26 +03:00
Данил Омелечко
b8e95eccbe ML-ядро детектора: конвейер на схемах мозга дрозофилы 
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.
 2026-09-21 17:24:25 +03:00