xsl/hair - hair - Gitea: Git with a cup of tea

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xslandClaude	864d7f969a	fix: torch.load 添加 weights_only=False 以兼容新版 PyTorch Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>	2026-07-09 23:44:48 +08:00
xslandClaude Opus 4.8	a9439e4975	接口1: 标注图人头最左/最右竖线改用耳朵分割外缘 - 最左/最右竖线由「头发轮廓」改为同一 BiSeNet 的耳朵类(7/8)外缘，看不到耳朵(被头发/侧脸遮挡→掩膜空)则该侧不画线 - 外耳轮廓常被误标成头发: 从耳朵外缘沿紧邻前景(耳∪发)按脸宽自适应外扩回收(上限 face_w*0.045, 遇背景间隙即停) - 先按人脸包围盒裁剪再分割: BiSeNet 在紧裁人脸上训练, 整张全身/街拍图脸偏小会严重欠分割、丢耳朵; 裁剪后映射回原图, 耳朵稳定可分 - segment_hair_and_ears() 单次推理同出 hair_mask + ear_mask Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>	2026-06-24 21:36:23 +08:00
xslandClaude Opus 4.8	8d3b145111	feat(worker): 接口1 四庭七眼测量真实实现（替换 Mock） worker 侧从 Mock 替换为真实算法： - face_analysis 包：detector(MediaPipe 478点) / pose(solvePnP 姿态) / calibration(虹膜直径法) / hair_segmenter+bisenet_model(方案B 头发分割) / measure(方案A兜底+B/A决策+七眼+换算) / annotation(numpy渐变线+中文标注) - app.py：/api/v1/face/measure 接真实实现，返回 annotated_image_base64 （不落盘不拼URL，落盘由网关做）；加 X-Internal-Token 鉴权、/health 就绪态、可配置分辨率门槛、异常兜底 - 部署：start.sh/run_worker.sh/hair-worker.service 监听 8187；worker_config 示例 - 测试 tests/：Tier1合成真值<1e-6 + Tier2缩放不变 + Tier3叠加 + 错误码集成 + 数值回归，pytest 24 项全绿 - 文档补实测基线表 + RTX5090/torch 说明注：worker 为 RTX 5090(sm_120)，pinned torch 2.2.2(cu121) 只到 sm_90， BiSeNet 已自动回退 CPU（方案B 正常）；要用 GPU 需换 torch cu128(≥2.7)。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>	2026-06-14 16:07:28 +08:00

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xslandClaude

864d7f969a

fix: torch.load 添加 weights_only=False 以兼容新版 PyTorch

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

2026-07-09 23:44:48 +08:00

xslandClaude Opus 4.8

a9439e4975

接口1: 标注图人头最左/最右竖线改用耳朵分割外缘

- 最左/最右竖线由「头发轮廓」改为同一 BiSeNet 的耳朵类(7/8)外缘，
  看不到耳朵(被头发/侧脸遮挡→掩膜空)则该侧不画线
- 外耳轮廓常被误标成头发: 从耳朵外缘沿紧邻前景(耳∪发)按脸宽自适应
  外扩回收(上限 face_w*0.045, 遇背景间隙即停)
- 先按人脸包围盒裁剪再分割: BiSeNet 在紧裁人脸上训练, 整张全身/街拍图
  脸偏小会严重欠分割、丢耳朵; 裁剪后映射回原图, 耳朵稳定可分
- segment_hair_and_ears() 单次推理同出 hair_mask + ear_mask

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

2026-06-24 21:36:23 +08:00

xslandClaude Opus 4.8

8d3b145111

feat(worker): 接口1 四庭七眼测量真实实现（替换 Mock）

worker 侧从 Mock 替换为真实算法：
- face_analysis 包：detector(MediaPipe 478点) / pose(solvePnP 姿态) /
  calibration(虹膜直径法) / hair_segmenter+bisenet_model(方案B 头发分割) /
  measure(方案A兜底+B/A决策+七眼+换算) / annotation(numpy渐变线+中文标注)
- app.py：/api/v1/face/measure 接真实实现，返回 annotated_image_base64
  （不落盘不拼URL，落盘由网关做）；加 X-Internal-Token 鉴权、/health 就绪态、
  可配置分辨率门槛、异常兜底
- 部署：start.sh/run_worker.sh/hair-worker.service 监听 8187；worker_config 示例
- 测试 tests/：Tier1合成真值<1e-6 + Tier2缩放不变 + Tier3叠加 + 错误码集成 +
  数值回归，pytest 24 项全绿
- 文档补实测基线表 + RTX5090/torch 说明

注：worker 为 RTX 5090(sm_120)，pinned torch 2.2.2(cu121) 只到 sm_90，
BiSeNet 已自动回退 CPU（方案B 正常）；要用 GPU 需换 torch cu128(≥2.7)。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

2026-06-14 16:07:28 +08:00