Shape_Model_2D

Adriano/Shape_Model_2D

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Author	SHA1	Message	Date
root	89b59b3ea3	perf: Fase 2 speed (3x baseline) - fuse JIT + LRU + sub-pixel lazy Ottimizzazioni cumulative (225s -> 73s sul bench suite, 3.07x): pm2d/line_matcher.py: - Sub-pixel + plateau centroid spostati DOPO il pre-NMS (prima: 58k chiamate per clip_preciso anche su candidati poi scartati dalla NMS; ora solo sui ~75 preliminary sopravvissuti). Coordinate intere OK per la decisione reject, dato che nms_radius >= 8 px. - Usa nuovo kernel fuso score+rescore (no allocazione intermedia). - Adaptive plateau_radius + propagazione train_mask per NCC coerente. - Local crop NCC (diag template invece di intera scena). - Fallback adattivo se bg_rescore azzera tutti gli score top-level. pm2d/_jit_kernels.py: - Nuovo kernel _jit_score_bitmap_rescored: fonde scoring bitmap e rescore (score - bg) / (1 - bg) in un singolo pass parallelo. Evita allocazione e passata aggiuntiva (era ~15% del tempo find sul preciso). pm2d/auto_tune.py: - LRU cache in-memory sui risultati auto_tune (chiave md5 ROI + mask): richiamate successive con stessa ROI sono O(1). - Downsample a 128px prima della correlazione rotazionale (O(n_angles * H * W) -> insensibile su sample moderati). - Soglie weak/strong da percentili reali (p55/p85) senza clamp a 100, con clamp massimo 400 per evitare saturazione su template ad alto contrasto. Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-24 21:21:59 +00:00
Adriano	faebccb69e	feat: background locale + verify NCC per eliminare falsi positivi Problema: matcher linemod con solo orientamento gradient può dare score alto su texture dense/rumore che per caso accumulano orientamenti compatibili. Esempio: template ruota dentata su scena clip → match a score 0.9 (errati). Fix in 2 livelli: 1. Background score LOCALE nel find() - _bg_map(resp, box_size) = densità media bin attivi in bbox template - Rinormalizza score: s' = max(0, (s - bg) / (1 - bg)) - Annulla contributo di zone sature ma preserva pattern puliti 2. Verify NCC post-hoc - _verify_ncc(): warpa template alla pose (cx, cy, angle, scale) e calcola NCC classico su intensità con la scena sottostante - Threshold di default 0.4 elimina FP con edge orientati casualmente - Parametro esposto in GUI (verify_threshold) Rimossa penalty di saturazione nel response_map (ridondante). Test regression (ruote dentate vs clip, clip vs ruote dentate): no verify: 12+ falsi positivi con score ~0.7 verify 0.4: 1-2 falsi positivi rimanenti, true positive invariati verify 0.5: 0 falsi positivi, 1 TP scale piccola perso Benchmark clip→clip (13 istanze): full pipeline (Numba + threads + refine + subpix + verify): 1.12s Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-24 01:37:01 +02:00
Adriano	075b014bd7	perf: piramide al training, refinement sub-step, multithreading LineShapeMatcher: - Feature piramidate precomputate al training (_LevelFeatures per livello piramide, dedup risolto una volta) - Refinement angolare: 5 offset ±step/2 + parabolic fit → precisione ~0.5° con angle_step=5° (10x fine rispetto a step training) - Subpixel posizione: parabolic fit 2D sul picco → frazione pixel - Multithreading: n_threads auto=CPU-1, parallelizza top-level pruning e full-res matching tramite ThreadPoolExecutor (numpy/cv2 rilasciano GIL) GUI: - Dialog edit_params con bottone Auto-tune - Legenda numerata match con pallino colore (#i, coords, angle, scala, score) - Hotkey finestra: r=params, o=nuovo ROI, m=nuovo modello, s=nuova scena - Pannello con train/find time + HOTKEY in basso auto_tune.py: - Analisi template: soglie grad da percentili, num_features da densità edge, pyramid_levels da min_side, min_score da entropia orientation, rilevazione simmetria rotazionale (soglia 0.75 NCC su magnitude) Benchmark clip.png (13 istanze, 72 varianti angolari): prima: 5.84s, precisione 5° (step training) ora: 1.67s, precisione ~0.5°, subpixel posizione speed-up: 3.5x, precisione angolare 10x Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-04-24 01:22:56 +02:00

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root

89b59b3ea3

perf: Fase 2 speed (3x baseline) - fuse JIT + LRU + sub-pixel lazy

Ottimizzazioni cumulative (225s -> 73s sul bench suite, 3.07x):

pm2d/line_matcher.py:
- Sub-pixel + plateau centroid spostati DOPO il pre-NMS (prima: 58k chiamate
  per clip_preciso anche su candidati poi scartati dalla NMS; ora solo sui
  ~75 preliminary sopravvissuti). Coordinate intere OK per la decisione
  reject, dato che nms_radius >= 8 px.
- Usa nuovo kernel fuso score+rescore (no allocazione intermedia).
- Adaptive plateau_radius + propagazione train_mask per NCC coerente.
- Local crop NCC (diag template invece di intera scena).
- Fallback adattivo se bg_rescore azzera tutti gli score top-level.

pm2d/_jit_kernels.py:
- Nuovo kernel _jit_score_bitmap_rescored: fonde scoring bitmap e rescore
  (score - bg) / (1 - bg) in un singolo pass parallelo. Evita allocazione
  e passata aggiuntiva (era ~15% del tempo find sul preciso).

pm2d/auto_tune.py:
- LRU cache in-memory sui risultati auto_tune (chiave md5 ROI + mask):
  richiamate successive con stessa ROI sono O(1).
- Downsample a 128px prima della correlazione rotazionale
  (O(n_angles * H * W) -> insensibile su sample moderati).
- Soglie weak/strong da percentili reali (p55/p85) senza clamp a 100,
  con clamp massimo 400 per evitare saturazione su template ad alto contrasto.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-04-24 21:21:59 +00:00

Adriano

faebccb69e

feat: background locale + verify NCC per eliminare falsi positivi

Problema: matcher linemod con solo orientamento gradient può dare score alto
su texture dense/rumore che per caso accumulano orientamenti compatibili.
Esempio: template ruota dentata su scena clip → match a score 0.9 (errati).

Fix in 2 livelli:

1. Background score LOCALE nel find()
   - _bg_map(resp, box_size) = densità media bin attivi in bbox template
   - Rinormalizza score: s' = max(0, (s - bg) / (1 - bg))
   - Annulla contributo di zone sature ma preserva pattern puliti

2. Verify NCC post-hoc
   - _verify_ncc(): warpa template alla pose (cx, cy, angle, scale) e
     calcola NCC classico su intensità con la scena sottostante
   - Threshold di default 0.4 elimina FP con edge orientati casualmente
   - Parametro esposto in GUI (verify_threshold)

Rimossa penalty di saturazione nel response_map (ridondante).

Test regression (ruote dentate vs clip, clip vs ruote dentate):
  no verify:  12+ falsi positivi con score ~0.7
  verify 0.4: 1-2 falsi positivi rimanenti, true positive invariati
  verify 0.5: 0 falsi positivi, 1 TP scale piccola perso

Benchmark clip→clip (13 istanze):
  full pipeline (Numba + threads + refine + subpix + verify): 1.12s

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-04-24 01:37:01 +02:00

Adriano

075b014bd7

perf: piramide al training, refinement sub-step, multithreading

LineShapeMatcher:
- Feature piramidate precomputate al training (_LevelFeatures per livello
  piramide, dedup risolto una volta)
- Refinement angolare: 5 offset ±step/2 + parabolic fit → precisione ~0.5°
  con angle_step=5° (10x fine rispetto a step training)
- Subpixel posizione: parabolic fit 2D sul picco → frazione pixel
- Multithreading: n_threads auto=CPU-1, parallelizza top-level pruning e
  full-res matching tramite ThreadPoolExecutor (numpy/cv2 rilasciano GIL)

GUI:
- Dialog edit_params con bottone Auto-tune
- Legenda numerata match con pallino colore (#i, coords, angle, scala, score)
- Hotkey finestra: r=params, o=nuovo ROI, m=nuovo modello, s=nuova scena
- Pannello con train/find time + HOTKEY in basso

auto_tune.py:
- Analisi template: soglie grad da percentili, num_features da densità
  edge, pyramid_levels da min_side, min_score da entropia orientation,
  rilevazione simmetria rotazionale (soglia 0.75 NCC su magnitude)

Benchmark clip.png (13 istanze, 72 varianti angolari):
  prima: 5.84s, precisione 5° (step training)
  ora:   1.67s, precisione ~0.5°, subpixel posizione
  speed-up: 3.5x, precisione angolare 10x

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-04-24 01:22:56 +02:00

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