claude_refactor_v3: Added plan.md, new conf dirictories

in/config_files/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

in/config_files/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

in/config_files/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

in/config_files/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

in/config_files/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_asym/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_asym/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_asym/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_asym/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_asym/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia_v1/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia_v1/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia_v1/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia_v1/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_sofia_v1/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet_unfrozen/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet_unfrozen/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet_unfrozen/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet_unfrozen/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_balanced_stripnet_unfrozen/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_asym/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_asym/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_asym/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_asym/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_asym/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia_v1/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia_v1/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia_v1/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia_v1/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_sofia_v1/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet_unfrozen/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet_unfrozen/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet_unfrozen/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet_unfrozen/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_baseline_stripnet_unfrozen/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_image_heavy/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_image_heavy/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_image_heavy/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_image_heavy/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_image_heavy/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_text_heavy/hardware.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_text_heavy/models.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_text_heavy/pipeline.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_text_heavy/tracking.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/gtauav_text_heavy/training.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

presets/preprocess/preprocess.gin

@@ -0,0 +1 @@
+

refactor_v3_plan.md

@@ -0,0 +1,942 @@
+# Шаг 2 — План разделения с диффами
+
+> Решения, на которых строится этот план:
+> 1. **Плоские `.gin`** без `include` — каждый эксперимент = самодостаточный набор файлов
+> 2. **`TrainConfigGTAUAV` разделяем сразу**
+> 3. **Отдельные `ModelsConfig`-классы на каждый бэкбон** (DINOv3, StripNet, SOFIAv1, SOFIAv71)
+> 4. **Скрипты переводим на gin**
+>
+> Этот документ — **план**, не финальный полный набор диффов. Он отвечает на вопрос «какие конфиг-классы будут, какие гин-файлы, какая иерархия пресетов». Для каждого нового файла — содержимое. Для каждого правимого файла — diff. Это ответ на вопрос «что делать с конфигом», без переписывания `Trainer` (это будет следующим шагом).
+
+---
+
+## Часть A — Раскладка `TrainConfigGTAUAV` по 4 «универсальным» конфигам
+
+`TrainConfigGTAUAV` содержит 50+ полей. Разделяю их по принципу из «Рекомендуемые_gin-config_категории.md» (одна ось изменчивости = один конфиг):
+
+| Поле текущего `TrainConfigGTAUAV` | Куда едет |
+|---|---|
+| `train_json`, `test_json`, `rgb_root`, `caption_root`, `filter_meta`, `output_dir`, `resume_from`, `epochs`, `eval_every`, `warmup_epochs`, `seed` | **`PipelineConfig`** |
+| `batch_size`, `num_workers`, `grad_accum_steps`, `use_amp`, `gradient_checkpointing`, `device` | **`HardwareConfig`** |
+| `loss_type`, `tau_init`, `label_smoothing`, `learnable_temperature`, `weight_q2g`, `weight_g2q`, `neg_bank_size`, `learning_rate`, `text_lr_factor`, `weight_decay`, `grad_clip`, `sampler_type`, `dss_*`, `use_mutex_sampler` | **`TrainingConfig`** |
+| `use_wandb`, `use_tb`, `wandb_project`, `wandb_run_name`, `wandb_entity`, `log_grad_norms`, `use_gradcam`, `gradcam_every`, `gradcam_samples`, `use_profiler`, `profiler_warmup`, `profiler_active` | **`TrackingConfig`** |
+| `dino_web_path`, `dino_sat_path`, `lrsclip_path`, `init_gate`, `baseline_mode`, `shared_encoder`, `mona_bottleneck`, `mona_last_n_blocks`, `backbone`, `stripnet_path`, `stripnet_mona_last_n_stages`, `stripnet_freeze`, `stripnet_backbone_lr_factor` | **`Models*Config`** (см. Часть B) |
+
+**Итого 4 «универсальных» конфига** (Pipeline / Hardware / Training / Tracking) + плюс семейство Models-классов из Части B.
+
+---
+
+## Часть B — Семейство `Models*Config` (по бэкбону)
+
+Каждый бэкбон → собственный gin-configurable класс. **Один на эксперимент** — какой именно загружается, определяется тем, какой `models_*.gin` положен в директорию пресета.
+
+### `ModelsCommonConfig` — общие поля
+
+Поля, нужные **всем** бэкбонам:
+
+```python
+@gin.configurable
+class ModelsCommonConfig:
+    """Common architecture switches shared by all backbones."""
+    def __init__(
+        self,
+        backbone: str = "dinov3",            # 'dinov3' | 'stripnet' | 'sofia_v1' | 'sofia_v71'
+        baseline_mode: bool = False,         # text disabled, gate forced 1.0
+        init_gate: float = 0.7,
+        lrsclip_path: str = "nn_models/LRSCLIP/DGTRS-CLIP-ViT-L-14.pt",
+    ) -> None:
+        self.backbone = backbone
+        self.baseline_mode = baseline_mode
+        self.init_gate = init_gate
+        self.lrsclip_path = lrsclip_path
+```
+
+### `DINOv3ModelsConfig`
+
+```python
+@gin.configurable
+class DINOv3ModelsConfig:
+    def __init__(
+        self,
+        dino_web_path: str = "nn_models/DINO_WEB/dinov3-vitl16-pretrain-lvd1689m.pth",
+        dino_sat_path: str = "nn_models/DINO_SAT/model.safetensors",
+        shared_encoder: bool = True,
+        mona_bottleneck: int = 64,
+        mona_last_n_blocks: int = 12,
+    ) -> None:
+        self.dino_web_path = dino_web_path
+        self.dino_sat_path = dino_sat_path
+        self.shared_encoder = shared_encoder
+        self.mona_bottleneck = mona_bottleneck
+        self.mona_last_n_blocks = mona_last_n_blocks
+```
+
+### `StripNetModelsConfig`
+
+```python
+@gin.configurable
+class StripNetModelsConfig:
+    def __init__(
+        self,
+        stripnet_path: str = "nn_models/STRIPNET/stripnet_s.pth",
+        stripnet_freeze: bool = True,
+        stripnet_mona_last_n_stages: int = 2,
+        stripnet_backbone_lr_factor: float = 0.1,
+    ) -> None:
+        self.stripnet_path = stripnet_path
+        self.stripnet_freeze = stripnet_freeze
+        self.stripnet_mona_last_n_stages = stripnet_mona_last_n_stages
+        self.stripnet_backbone_lr_factor = stripnet_backbone_lr_factor
+```
+
+### `SOFIAv1ModelsConfig`
+
+Покрывает всё, что сейчас в `src/models/sofia_v1/config.py::SOFIAv1Config`:
+
+```python
+@gin.configurable
+class SOFIAv1ModelsConfig:
+    def __init__(
+        self,
+        # Backbone.
+        variant: str = "small",              # 'tiny_tiny' | 'tiny' | 'small' | 'small_v2'
+        in_channels: int = 3,
+        input_size: int = 256,
+        dcn_variant: str = "v2",             # 'v2' (stable) | 'v4' (faster, leaks)
+        # Heads.
+        d_descriptor: int = 1024,
+        return_normalized: bool = False,
+        # Altitude-FiLM.
+        use_film_altitude: bool = True,
+        altitude_norm: float = 500.0,
+        # Text-FiLM.
+        use_text_film_uav: bool = True,
+        use_text_film_sat: bool = True,
+        text_film_dim: int = 1024,
+        text_film_hidden: int = 256,
+    ) -> None:
+        self.variant = variant
+        self.in_channels = in_channels
+        self.input_size = input_size
+        self.dcn_variant = dcn_variant
+        self.d_descriptor = d_descriptor
+        self.return_normalized = return_normalized
+        self.use_film_altitude = use_film_altitude
+        self.altitude_norm = altitude_norm
+        self.use_text_film_uav = use_text_film_uav
+        self.use_text_film_sat = use_text_film_sat
+        self.text_film_dim = text_film_dim
+        self.text_film_hidden = text_film_hidden
+```
+
+> **`SOFIAv1Config` (`@dataclass`) в `src/models/sofia_v1/config.py` остаётся** — это внутренняя структура для модели. В `Trainer._build_model` создаём `SOFIAv1Config(...)` из полей `models_cfg` (где `models_cfg: SOFIAv1ModelsConfig`). Один источник правды — gin, а dataclass это просто адаптер на границе модельного слоя.
+
+### `SOFIAv71ModelsConfig`
+
+Покрывает поля из `src/models/sofia_v71/config.py`. По README вижу:
+
+```python
+@gin.configurable
+class SOFIAv71ModelsConfig:
+    def __init__(
+        self,
+        # Preset.
+        preset: str = "M",                   # 'M' | 'L' | 'Tiny'
+        # Mamba backend.
+        mamba_variant: str = "mamba2",       # 'mamba1' | 'mamba2' | 'efficient_vmamba'
+        mamba_backend: str = "auto",         # 'auto' | 'torch'
+        # Heads.
+        d_descriptor: int = 512,
+        # Altitude-FiLM.
+        use_film_altitude: bool = True,
+        altitude_norm: float = 500.0,
+        # KD taps.
+        return_features: bool = False,
+        # Quantization (PTQ/QAT — for production deploy, not training).
+        # Not adding here unless an experiment toggles them; can be added later.
+    ) -> None:
+        self.preset = preset
+        self.mamba_variant = mamba_variant
+        self.mamba_backend = mamba_backend
+        self.d_descriptor = d_descriptor
+        self.use_film_altitude = use_film_altitude
+        self.altitude_norm = altitude_norm
+        self.return_features = return_features
+```
+
+> ⚠️ Точные поля `SOFIAv71` нужно сверить с `src/models/sofia_v71/config.py` (я его не открыл целиком). Это **открытый пункт** — заполняется при создании файла.
+
+### Как загружать «правильный» Models config?
+
+Ровно один `models.gin` лежит в директории пресета и определяет один из 4 классов. `config_loader` ветвится:
+
+```python
+def load_all_configs(path2cfg: str) -> dict[str, Any]:
+    cfg_dir = Path(path2cfg)
+    gin.clear_config()
+    gin.parse_config_files_and_bindings(
+        config_files=[str(f) for f in sorted(cfg_dir.glob("*.gin"))],
+        bindings=[],
+    )
+
+    # Build common first to learn which backbone to use.
+    common = ModelsCommonConfig()
+    backbone_to_cls = {
+        "dinov3":    DINOv3ModelsConfig,
+        "stripnet":  StripNetModelsConfig,
+        "sofia_v1":  SOFIAv1ModelsConfig,
+        "sofia_v71": SOFIAv71ModelsConfig,
+    }
+    if common.backbone not in backbone_to_cls:
+        raise ValueError(
+            f"Unknown backbone={common.backbone!r}; expected one of {list(backbone_to_cls)}",
+        )
+    models_specific = backbone_to_cls[common.backbone]()  # gin fills it
+
+    return {
+        "pipeline": PipelineConfig(),
+        "hardware": HardwareConfig(),
+        "models_common": common,
+        "models": models_specific,         # one of 4 classes
+        "training": TrainingConfig(),
+        "tracking": TrackingConfig(),
+    }
+```
+
+**В `models.gin` пресета** прописаны биндинги **только** для активного бэкбона + `ModelsCommonConfig`. Биндинги для других бэкбонов в этот файл не попадают (плоский стиль).
+
+---
+
+## Часть C — Конфиг для скриптов препроцессинга (Часть 4 ваших ответов)
+
+Скрипты `make_split.py` и `filter_segmentation.py` переводятся на gin. Возникает **5-й универсальный конфиг**:
+
+### `PreprocessConfig`
+
+```python
+@gin.configurable
+class PreprocessConfig:
+    """Preprocessing utilities: train/test split + segmentation filter.
+
+    Used only by scripts/make_split.py and scripts/filter_segmentation.py.
+    Not consumed by the training pipeline directly.
+    """
+    def __init__(
+        self,
+        # Inputs (read from PipelineConfig if you want consistency, but having
+        # them here lets preprocess run independently).
+        rgb_root: str = "/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR",
+        segm_root: str = "/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR-aug/segm",
+        # make_split params.
+        split_ratio: float = 0.8,
+        split_seed: int = 42,
+        split_input_train: str = "cross-area-drone2sate-train.json",
+        split_input_test: str = "cross-area-drone2sate-test.json",
+        split_output_dir: str = "meta",
+        split_output_train: str = "train_80.json",
+        split_output_test: str = "test_20.json",
+        # filter_segmentation params.
+        seg_threshold: float = 0.90,
+        seg_exclude_classes: list[int] | None = None,  # default [0, 4]
+        seg_filter_output: str = "meta/seg_filter.json",
+    ) -> None:
+        self.rgb_root = rgb_root
+        self.segm_root = segm_root
+        self.split_ratio = split_ratio
+        self.split_seed = split_seed
+        self.split_input_train = split_input_train
+        self.split_input_test = split_input_test
+        self.split_output_dir = split_output_dir
+        self.split_output_train = split_output_train
+        self.split_output_test = split_output_test
+        self.seg_threshold = seg_threshold
+        self.seg_exclude_classes = seg_exclude_classes or [0, 4]
+        self.seg_filter_output = seg_filter_output
+```
+
+> **Вопрос дизайна:** держать `rgb_root` отдельно в `PreprocessConfig` (как выше) или брать из `PipelineConfig.rgb_root`?
+>
+> **Решение:** держать **отдельно**, потому что `PreprocessConfig` живёт в **другом** наборе .gin (отдельный пресет `preprocess/`). Это согласуется с принципом плоских конфигов без ссылок между файлами. Дублирование одного пути на 2 файла — приемлемая цена за изоляцию.
+
+---
+
+## Часть D — Что и где будет лежать (структура каталогов)
+
+```
+caption-test/
+├── in/
+│   └── config_files/                  # АКТИВНЫЙ пресет, копируется из presets/
+│       ├── pipeline.gin
+│       ├── hardware.gin
+│       ├── models.gin                 # биндинги ModelsCommonConfig + одного из Models*Config
+│       ├── training.gin
+│       └── tracking.gin
+├── presets/
+│   ├── gtauav_balanced/               # все 5 файлов, БЕЗ include
+│   │   ├── pipeline.gin
+│   │   ├── hardware.gin
+│   │   ├── models.gin                 # backbone='dinov3', shared, mona_12
+│   │   ├── training.gin
+│   │   └── tracking.gin
+│   ├── gtauav_baseline/               # 5 файлов, baseline_mode=True
+│   ├── gtauav_balanced_asym/          # shared_encoder=False, mona_24
+│   ├── gtauav_baseline_asym/
+│   ├── gtauav_balanced_stripnet/      # backbone='stripnet'
+│   ├── gtauav_balanced_stripnet_unfrozen/
+│   ├── gtauav_baseline_stripnet/
+│   ├── gtauav_baseline_stripnet_unfrozen/
+│   ├── gtauav_text_heavy/             # init_gate=0.3
+│   ├── gtauav_image_heavy/            # init_gate=0.9
+│   ├── gtauav_balanced_sofia/         # backbone='sofia_v71'
+│   ├── gtauav_balanced_sofia_v1/      # backbone='sofia_v1'
+│   ├── gtauav_baseline_sofia/
+│   ├── gtauav_baseline_sofia_v1/
+│   └── preprocess/                    # отдельный пресет для скриптов
+│       └── preprocess.gin             # PreprocessConfig.* — одиночный файл достаточен
+├── src/
+│   └── conf/
+│       ├── __init__.py
+│       ├── pipeline_conf.py           # PipelineConfig + get_pipeline_cfg
+│       ├── hardware_conf.py           # HardwareConfig + get_hardware_cfg
+│       ├── training_conf.py           # TrainingConfig + get_training_cfg
+│       ├── tracking_conf.py           # TrackingConfig + get_tracking_cfg
+│       ├── models_common_conf.py      # ModelsCommonConfig + get_models_common_cfg
+│       ├── models_dinov3_conf.py      # DINOv3ModelsConfig + get_models_dinov3_cfg
+│       ├── models_stripnet_conf.py    # StripNetModelsConfig + get_models_stripnet_cfg
+│       ├── models_sofia_v1_conf.py    # SOFIAv1ModelsConfig + get_models_sofia_v1_cfg
+│       ├── models_sofia_v71_conf.py   # SOFIAv71ModelsConfig + get_models_sofia_v71_cfg
+│       ├── preprocess_conf.py         # PreprocessConfig + get_preprocess_cfg
+│       └── config_loader.py           # load_all_configs() с разводкой по backbone
+```
+
+---
+
+## Часть E — Содержимое `presets/gtauav_balanced/` (точно)
+
+Это эталонный пресет — остальные диффятся от него.
+
+### `presets/gtauav_balanced/pipeline.gin`
+
+```gin
+# What to train on, where to save, schedule.
+PipelineConfig.train_json = 'meta/train_80.json'
+PipelineConfig.test_json = 'meta/test_20.json'
+PipelineConfig.rgb_root = '/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR'
+PipelineConfig.caption_root = '/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR-captions'
+PipelineConfig.filter_meta = None
+PipelineConfig.output_dir = 'out/gtauav/with_text'
+PipelineConfig.resume_from = None
+PipelineConfig.epochs = 10
+PipelineConfig.warmup_epochs = 2
+PipelineConfig.eval_every = 1
+PipelineConfig.seed = 42
+```
+
+### `presets/gtauav_balanced/hardware.gin`
+
+```gin
+# RTX 4090 profile.
+HardwareConfig.device = 'cuda'
+HardwareConfig.batch_size = 8
+HardwareConfig.grad_accum_steps = 8
+HardwareConfig.num_workers = 4
+HardwareConfig.use_amp = True
+HardwareConfig.gradient_checkpointing = True
+HardwareConfig.reserve_gb = 2.0
+```
+
+### `presets/gtauav_balanced/models.gin`
+
+```gin
+# DINOv3 shared encoder + MONA in last 12 of 24 blocks + DGTRS-CLIP text.
+ModelsCommonConfig.backbone = 'dinov3'
+ModelsCommonConfig.baseline_mode = False
+ModelsCommonConfig.init_gate = 0.7
+ModelsCommonConfig.lrsclip_path = 'nn_models/LRSCLIP/DGTRS-CLIP-ViT-L-14.pt'
+
+DINOv3ModelsConfig.dino_web_path = 'nn_models/DINO_WEB/dinov3-vitl16-pretrain-lvd1689m.pth'
+DINOv3ModelsConfig.dino_sat_path = 'nn_models/DINO_SAT/model.safetensors'
+DINOv3ModelsConfig.shared_encoder = True
+DINOv3ModelsConfig.mona_bottleneck = 64
+DINOv3ModelsConfig.mona_last_n_blocks = 12
+```
+
+### `presets/gtauav_balanced/training.gin`
+
+```gin
+# Loss + optimizer + sampler.
+TrainingConfig.loss_type = 'symmetric'
+TrainingConfig.tau_init = 0.07
+TrainingConfig.label_smoothing = 0.1
+TrainingConfig.learnable_temperature = True
+TrainingConfig.weight_q2g = 0.6
+TrainingConfig.weight_g2q = 0.4
+TrainingConfig.neg_bank_size = 0
+
+TrainingConfig.learning_rate = 1e-4
+TrainingConfig.text_lr_factor = 0.1
+TrainingConfig.weight_decay = 1e-4
+TrainingConfig.grad_clip = 1.0
+
+TrainingConfig.sampler_type = 'mutex'
+TrainingConfig.dss_warmup_epochs = 1
+TrainingConfig.dss_reembed_every = 1
+TrainingConfig.dss_knn_device = 'cuda'
+TrainingConfig.dss_use_lsh = False
+TrainingConfig.dss_lsh_num_tables = 8
+TrainingConfig.dss_lsh_num_bits = 14
+TrainingConfig.dss_cache_dir = None
+TrainingConfig.use_mutex_sampler = True
+```
+
+### `presets/gtauav_balanced/tracking.gin`
+
+```gin
+TrackingConfig.use_wandb = False
+TrackingConfig.use_tb = True
+TrackingConfig.wandb_project = 'caption-test-gtauav'
+TrackingConfig.wandb_run_name = None
+TrackingConfig.wandb_entity = None
+TrackingConfig.log_grad_norms = True
+TrackingConfig.use_gradcam = False
+TrackingConfig.gradcam_every = 5
+TrackingConfig.gradcam_samples = 8
+TrackingConfig.use_profiler = False
+TrackingConfig.profiler_warmup = 3
+TrackingConfig.profiler_active = 5
+```
+
+---
+
+## Часть F — Дельты остальных пресетов от `gtauav_balanced/`
+
+Каждый пресет — **полная копия** `gtauav_balanced/` с точечными изменениями в указанных файлах. Никакого `include`.
+
+### `gtauav_baseline/`
+
+**Дельта от `gtauav_balanced/`:**
+
+`pipeline.gin`:
+```gin
+PipelineConfig.output_dir = 'out/gtauav/baseline_inbatch'
+```
+
+`models.gin`:
+```gin
+ModelsCommonConfig.baseline_mode = True
+```
+
+`training.gin`:
+```gin
+TrainingConfig.sampler_type = 'mutex'   # was already, kept explicit per diagnostic notes in old conf/gtauav_baseline.gin
+TrainingConfig.neg_bank_size = 0        # explicitly disabled (no MoCo queue)
+```
+
+(Остальные 3 файла — побайтовая копия из `gtauav_balanced/`.)
+
+### `gtauav_balanced_asym/`
+
+`pipeline.gin`:
+```gin
+PipelineConfig.output_dir = 'out/gtauav/balanced_asym'
+```
+
+`models.gin`:
+```gin
+DINOv3ModelsConfig.shared_encoder = False
+DINOv3ModelsConfig.mona_last_n_blocks = 24
+```
+
+### `gtauav_baseline_asym/`
+
+Объединяет дельту `gtauav_baseline/` и `gtauav_balanced_asym/`:
+
+`pipeline.gin`: `output_dir = 'out/gtauav/baseline_asym'`
+`models.gin`: `baseline_mode = True`, `shared_encoder = False`, `mona_last_n_blocks = 24`
+
+### `gtauav_balanced_stripnet/`
+
+`pipeline.gin`: `output_dir = 'out/gtauav/balanced_stripnet'`
+
+`models.gin` (полностью):
+```gin
+ModelsCommonConfig.backbone = 'stripnet'
+ModelsCommonConfig.baseline_mode = False
+ModelsCommonConfig.init_gate = 0.7
+ModelsCommonConfig.lrsclip_path = 'nn_models/LRSCLIP/DGTRS-CLIP-ViT-L-14.pt'
+
+StripNetModelsConfig.stripnet_path = 'nn_models/STRIPNET/stripnet_s.pth'
+StripNetModelsConfig.stripnet_freeze = True
+StripNetModelsConfig.stripnet_mona_last_n_stages = 2
+StripNetModelsConfig.stripnet_backbone_lr_factor = 0.1
+```
+
+(Биндинги `DINOv3ModelsConfig.*` НЕ попадают в этот файл — другой бэкбон.)
+
+### `gtauav_balanced_stripnet_unfrozen/`
+
+Дельта от `gtauav_balanced_stripnet/`:
+
+`pipeline.gin`: `output_dir = 'out/gtauav/balanced_stripnet_unfrozen'`
+`models.gin`: `StripNetModelsConfig.stripnet_freeze = False`
+
+### `gtauav_baseline_stripnet/`, `gtauav_baseline_stripnet_unfrozen/`
+
+Аналогично — `baseline_mode = True` поверх stripnet-вариантов.
+
+### `gtauav_text_heavy/`, `gtauav_image_heavy/`
+
+`pipeline.gin`: соответствующие `output_dir`
+`models.gin`: `ModelsCommonConfig.init_gate = 0.3` (text-heavy) или `0.9` (image-heavy)
+
+### `gtauav_balanced_sofia_v1/`
+
+`pipeline.gin`: `output_dir = 'out/gtauav/balanced_sofia_v1'`
+
+`models.gin` (полностью):
+```gin
+ModelsCommonConfig.backbone = 'sofia_v1'
+ModelsCommonConfig.baseline_mode = False
+ModelsCommonConfig.init_gate = 0.7
+ModelsCommonConfig.lrsclip_path = 'nn_models/LRSCLIP/DGTRS-CLIP-ViT-L-14.pt'
+
+SOFIAv1ModelsConfig.variant = 'small'
+SOFIAv1ModelsConfig.in_channels = 3
+SOFIAv1ModelsConfig.input_size = 256
+SOFIAv1ModelsConfig.dcn_variant = 'v2'
+SOFIAv1ModelsConfig.d_descriptor = 1024
+SOFIAv1ModelsConfig.return_normalized = False
+SOFIAv1ModelsConfig.use_film_altitude = True
+SOFIAv1ModelsConfig.altitude_norm = 500.0
+SOFIAv1ModelsConfig.use_text_film_uav = True
+SOFIAv1ModelsConfig.use_text_film_sat = True
+SOFIAv1ModelsConfig.text_film_dim = 1024
+SOFIAv1ModelsConfig.text_film_hidden = 256
+```
+
+### `gtauav_balanced_sofia/` (= sofia_v71)
+
+`pipeline.gin`: `output_dir = 'out/gtauav/balanced_sofia'`
+
+`models.gin`:
+```gin
+ModelsCommonConfig.backbone = 'sofia_v71'
+ModelsCommonConfig.baseline_mode = False
+ModelsCommonConfig.init_gate = 0.7
+ModelsCommonConfig.lrsclip_path = 'nn_models/LRSCLIP/DGTRS-CLIP-ViT-L-14.pt'
+
+SOFIAv71ModelsConfig.preset = 'M'
+SOFIAv71ModelsConfig.mamba_variant = 'mamba2'
+SOFIAv71ModelsConfig.mamba_backend = 'auto'
+SOFIAv71ModelsConfig.d_descriptor = 512
+SOFIAv71ModelsConfig.use_film_altitude = True
+SOFIAv71ModelsConfig.altitude_norm = 500.0
+SOFIAv71ModelsConfig.return_features = False
+```
+
+> ⚠️ Точные дефолты для sofia_v71 пресета зависят от того, как сейчас выглядит `gtauav_balanced_sofia.gin` в локальной копии. **Нужны сами файлы**, чтобы воспроизвести один-в-один.
+
+### `gtauav_baseline_sofia/`, `gtauav_baseline_sofia_v1/`
+
+`baseline_mode = True` поверх sofia-вариантов.
+
+---
+
+## Часть G — `presets/preprocess/preprocess.gin`
+
+Один файл (одиночный, потому что один класс):
+
+```gin
+PreprocessConfig.rgb_root = '/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR'
+PreprocessConfig.segm_root = '/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR-aug/segm'
+
+PreprocessConfig.split_ratio = 0.8
+PreprocessConfig.split_seed = 42
+PreprocessConfig.split_input_train = 'cross-area-drone2sate-train.json'
+PreprocessConfig.split_input_test = 'cross-area-drone2sate-test.json'
+PreprocessConfig.split_output_dir = 'meta'
+PreprocessConfig.split_output_train = 'train_80.json'
+PreprocessConfig.split_output_test = 'test_20.json'
+
+PreprocessConfig.seg_threshold = 0.90
+PreprocessConfig.seg_exclude_classes = [0, 4]
+PreprocessConfig.seg_filter_output = 'meta/seg_filter.json'
+```
+
+---
+
+## Часть H — Диффы для существующих файлов
+
+> Здесь только то, что нужно поменять **в конфигурационной части**. Внутренности `Trainer`, `_evaluate`, `CSVLogger` — не трогаются на этом шаге.
+
+### Файл: `src/training/train_gtauav.py`
+
+**Полностью убрать `TrainConfigGTAUAV` и module-level path constants.** Функция `train()` получает не `cfg: TrainConfigGTAUAV`, а пять config-объектов.
+
+```diff
+  from __future__ import annotations
+  ...
+- import argparse
+  ...
+- from dataclasses import dataclass, field
+- from pathlib import Path
++ from pathlib import Path
+
+- import gin
+  ...
+- # Default paths.
+- _RGB_ROOT = "/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR"
+- _CAPTION_ROOT = "/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR-captions"
+- _TRAIN_JSON = "meta/train_80.json"
+- _TEST_JSON = "meta/test_20.json"
+-
+- _DINO_WEB = "nn_models/DINO_WEB/dinov3-vitl16-pretrain-lvd1689m.pth"
+- _DINO_SAT = "nn_models/DINO_SAT/model.safetensors"
+- _LRSCLIP = "nn_models/LRSCLIP/DGTRS-CLIP-ViT-L-14.pt"
+-
+-
+- @gin.configurable(module="src.training.train_gtauav")
+- @dataclass
+- class TrainConfigGTAUAV:
+-     """Training configuration for GTA-UAV experiment."""
+-     # Data.
+-     train_json: str = _TRAIN_JSON
+-     test_json: str = _TEST_JSON
+-     rgb_root: str = _RGB_ROOT
+-     # ... ВСЕ 50+ полей удаляются ...
+-     profiler_active: int = 5
+-
+-
+- def train(cfg: TrainConfigGTAUAV) -> None:
++ def train(
++     pipeline_cfg: "PipelineConfig",
++     hardware_cfg: "HardwareConfig",
++     models_common_cfg: "ModelsCommonConfig",
++     models_cfg: "DINOv3ModelsConfig | StripNetModelsConfig | SOFIAv1ModelsConfig | SOFIAv71ModelsConfig",
++     training_cfg: "TrainingConfig",
++     tracking_cfg: "TrackingConfig",
++ ) -> None:
+      """Run full training loop."""
+      # Inside the function body, every `cfg.<field>` reference is rewritten to
+      # the appropriate <kind>_cfg.<field>. Mapping:
+      #   cfg.train_json     → pipeline_cfg.train_json
+      #   cfg.batch_size     → hardware_cfg.batch_size
+      #   cfg.tau_init       → training_cfg.tau_init
+      #   cfg.use_wandb      → tracking_cfg.use_wandb
+      #   cfg.dino_web_path  → models_cfg.dino_web_path        (when DINOv3)
+      #   cfg.stripnet_path  → models_cfg.stripnet_path        (when StripNet)
+      #   cfg.backbone       → models_common_cfg.backbone
+      #   cfg.baseline_mode  → models_common_cfg.baseline_mode
+      #   cfg.init_gate      → models_common_cfg.init_gate
+      #   cfg.lrsclip_path   → models_common_cfg.lrsclip_path
+      ...
+
+- def main() -> None:
+-     parser = argparse.ArgumentParser(description="GTA-UAV caption test training.")
+-     parser.add_argument("--config", type=str, default=None, ...)
+-     parser.add_argument("--baseline", action="store_true", ...)
+-     # ... все 15 argparse флагов удаляются ...
+-     args = parser.parse_args()
+-
+-     if args.config is not None:
+-         gin.parse_config_file(args.config)
+-     if args.gin_param:
+-         gin.parse_config(args.gin_param)
+-
+-     cfg = TrainConfigGTAUAV()
+-
+-     if args.baseline:
+-         cfg.baseline_mode = True
+-     # ... все CLI overrides удаляются ...
+-     train(cfg)
++ def main() -> None:
++     """Entry point: read configs from in/config_files/ and run training."""
++     from src.conf.config_loader import load_all_configs
++     from src.utils.path_utils import get_proj_dir
++
++     proj_dir = get_proj_dir()
++     path2cfg = f"{proj_dir}in/config_files/"
++     configs = load_all_configs(path2cfg)
++
++     train(
++         pipeline_cfg=configs["pipeline"],
++         hardware_cfg=configs["hardware"],
++         models_common_cfg=configs["models_common"],
++         models_cfg=configs["models"],
++         training_cfg=configs["training"],
++         tracking_cfg=configs["tracking"],
++     )
+```
+
+### Файл: `src/losses/multi_infonce.py`
+
+Снять `@gin.configurable` (см. Шаг 1, Нарушение #2). Параметры будут приходить из `TrainingConfig` через явный вызов в `train()`:
+
+```diff
+  from __future__ import annotations
+  ...
+  import math
+
+- import gin
+  import torch
+  ...
+
+- @gin.configurable
+  class InfoNCELoss(nn.Module):
+      """Symmetric InfoNCE with learnable or scheduled temperature.
++
++     Note: NOT @gin.configurable. Parameters arrive explicitly from
++     train() via TrainingConfig.* — single source of truth.
+      ...
+      """
+```
+
+### Файл: `src/losses/weighted_infonce.py`
+
+Аналогично:
+
+```diff
+  ...
+- import gin
+  import torch
+  ...
+
+- @gin.configurable
+  class WeightedInfoNCELoss(nn.Module):
+      """Weighted InfoNCE with adaptive per-sample label smoothing.
++
++     Note: NOT @gin.configurable. Parameters arrive explicitly from
++     train() via TrainingConfig.* — single source of truth.
+      ...
+      """
+```
+
+### Файл: `src/datasets/visloc_with_captions.py` (legacy v2)
+
+Аналогично — снять `@gin.configurable` с `GeoLocCaptionDataset`. Если v2 удаляется как ветка — этот файл удаляется целиком, дифф не нужен.
+
+```diff
+- import gin
+  ...
+
+- @gin.configurable
+  class GeoLocCaptionDataset(Dataset):
+      ...
+```
+
+### Файл: `src/datasets/gtauav_dataset.py`
+
+Убрать module-level пути. `rgb_root` и `caption_root` становятся обязательными в `__init__` — они придут из `pipeline_cfg.rgb_root` / `pipeline_cfg.caption_root` в `train()`.
+
+```diff
+  ...
+- # Default paths.
+- _RGB_ROOT = Path("/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR")
+- _CAPTION_ROOT = Path("/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR-captions")
+  _EMPTY_CAPTION = ""
+  ...
+  class GTAUAVDataset(Dataset):
+      def __init__(
+          self,
+          pair_json: str,
+-         rgb_root: str = str(_RGB_ROOT),
+-         caption_root: str = str(_CAPTION_ROOT),
++         rgb_root: str,
++         caption_root: str,
+          drone_transform: Callable | None = None,
+          ...
+      ) -> None:
+```
+
+### Файл: `scripts/make_split.py`
+
+Полностью переписывается на gin: argparse → `get_preprocess_cfg`, module-level пути → поля конфига.
+
+```diff
+  from __future__ import annotations
+  ...
+- import argparse
+  import json
+  import logging
+  import random
+  from pathlib import Path
+
+  import coloredlogs
+
++ from src.conf.preprocess_conf import get_preprocess_cfg
++ from src.utils.path_utils import get_proj_dir
+
+  LOGGER = logging.getLogger("caption_test.make_split")
+
+- _RGB_ROOT = Path("/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR")
+-
+-
+  def main() -> None:
+-     parser = argparse.ArgumentParser(description="Create 80/20 split for GTA-UAV-LR.")
+-     parser.add_argument("--ratio", type=float, default=0.8, help="Train ratio (default 0.8).")
+-     parser.add_argument("--seed", type=int, default=42, help="Random seed.")
+-     parser.add_argument("--output-dir", type=str, default="meta", help="Output directory.")
+-     args = parser.parse_args()
+-
+-     coloredlogs.install(level="INFO", logger=LOGGER, ...)
++     coloredlogs.install(level="INFO", logger=LOGGER, ...)
++
++     # Load config from a separate preprocess preset directory.
++     proj_dir = get_proj_dir()
++     cfg = get_preprocess_cfg(f"{proj_dir}presets/preprocess/")
++
++     rgb_root = Path(cfg.rgb_root)
++     train_path = rgb_root / cfg.split_input_train
++     test_path = rgb_root / cfg.split_input_test
+
+-     train_path = _RGB_ROOT / "cross-area-drone2sate-train.json"
+-     test_path = _RGB_ROOT / "cross-area-drone2sate-test.json"
+-
+      LOGGER.info("📂 Loading %s", train_path.name)
+      with open(train_path) as f:
+          part1 = json.load(f)
+      ...
+
+-     rng = random.Random(args.seed)
++     rng = random.Random(cfg.split_seed)
+      rng.shuffle(all_pairs)
+
+-     n_train = int(len(all_pairs) * args.ratio)
++     n_train = int(len(all_pairs) * cfg.split_ratio)
+      ...
+
+-     out_dir = Path(args.output_dir)
++     out_dir = Path(cfg.split_output_dir)
+      out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+-     train_out = out_dir / "train_80.json"
+-     test_out = out_dir / "test_20.json"
++     train_out = out_dir / cfg.split_output_train
++     test_out = out_dir / cfg.split_output_test
+      ...
+```
+
+### Файл: `scripts/filter_segmentation.py`
+
+Аналогично:
+
+```diff
+  from __future__ import annotations
+  ...
+- import argparse
+  import json
+  import logging
+  from pathlib import Path
+
+  import coloredlogs
+  import numpy as np
+  from PIL import Image
+  from tqdm import tqdm
+
++ from src.conf.preprocess_conf import get_preprocess_cfg
++ from src.utils.path_utils import get_proj_dir
+
+  LOGGER = logging.getLogger("caption_test.filter_seg")
+
+- SEGM_ROOT = Path("/home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR-aug/segm")
+- EXCLUDE_CLASSES = {0, 4}  # background, water
+- DEFAULT_THRESHOLD = 0.90
+-
+  ...
+
+  def main() -> None:
+-     parser = argparse.ArgumentParser(...)
+-     parser.add_argument("--segm-root", ...)
+-     parser.add_argument("--threshold", ...)
+-     parser.add_argument("--output", ...)
+-     args = parser.parse_args()
++     coloredlogs.install(level="INFO", logger=LOGGER, ...)
++
++     proj_dir = get_proj_dir()
++     cfg = get_preprocess_cfg(f"{proj_dir}presets/preprocess/")
++
++     segm_root = Path(cfg.segm_root)
++     exclude_classes = set(cfg.seg_exclude_classes)
++     threshold = cfg.seg_threshold
++     output_path = Path(cfg.seg_filter_output)
+
+-     coloredlogs.install(level="INFO", logger=LOGGER, ...)
+-     LOGGER.info("🚀 Starting segmentation filter (threshold=%.2f)", args.threshold)
+-     segm_root = Path(args.segm_root)
+-     results = scan_masks(segm_root, EXCLUDE_CLASSES, args.threshold)
++     LOGGER.info("🚀 Starting segmentation filter (threshold=%.2f)", threshold)
++     results = scan_masks(segm_root, exclude_classes, threshold)
+      ...
+-     output_path = Path(args.output)
+      output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+
+      out = {
+-         "threshold": args.threshold,
+-         "exclude_classes": sorted(EXCLUDE_CLASSES),
++         "threshold": threshold,
++         "exclude_classes": sorted(exclude_classes),
+          ...
+      }
+      ...
+```
+
+### Файл: `src/training/train.py` (legacy v2)
+
+Если v2 оставляем — снять `@gin.configurable` с `TrainConfig` и переписать на 5 конфигов аналогично `train_gtauav.py`.
+Если удаляем — файл уходит вместе с веткой.
+
+> **Я бы советовал удалить v2** — он создаёт двойную работу при каждом изменении. Но это **отдельный** разговор, не блокер для текущего шага.
+
+### Файл: `conf/` (старые .gin) — удаляются после миграции
+
+После того как **все 14 пресетов в `presets/`** созданы и проверены — старая директория `conf/` удаляется целиком:
+
+```diff
+- conf/balanced.gin
+- conf/baseline_no_text.gin
+- conf/text_heavy.gin
+- conf/gtauav_balanced.gin
+- conf/gtauav_baseline.gin
+- conf/gtauav_balanced_asym.gin
+- conf/gtauav_baseline_asym.gin
+- conf/gtauav_balanced_stripnet.gin
+- conf/gtauav_balanced_stripnet_unfrozen.gin
+- conf/gtauav_baseline_stripnet.gin
+- conf/gtauav_baseline_stripnet_unfrozen.gin
+- conf/gtauav_text_heavy.gin
+- conf/gtauav_image_heavy.gin
+- conf/gtauav_balanced_sofia.gin                    # из локальной копии
+- conf/gtauav_balanced_sofia_v1.gin                 # из локальной копии
+- conf/gtauav_baseline_sofia.gin                    # из локальной копии
+- conf/gtauav_baseline_sofia_v1.gin                 # из локальной копии
+```
+
+---
+
+## Часть I — Что НЕ делаем на этом шаге
+
+Чтобы шаг был обозримым, **не трогаем**:
+
+- ❌ Декомпозиция `train()` (1296 строк) на `Trainer.run()` + методы — **отдельный шаг**
+- ❌ Перенос `_evaluate` в `src/eval/evaluator.py` — **отдельный шаг**
+- ❌ Перенос `CSVLogger` в `src/training/csv_logger.py` — **отдельный шаг**
+- ❌ Замена `@torch.no_grad()` на `@torch.inference_mode()` — **отдельный шаг (косметика)**
+- ❌ `_atomic_save` cleanup на ошибке — **отдельный шаг (косметика)**
+- ❌ Логика sofia_v1/v71 моделей и их `dataclass`-конфиги — **внутренний слой не трогаем**
+
+После этого шага получаем: **гин-конфиг разделён, никаких `@gin.configurable + @dataclass`, никаких `@gin.configurable` на бизнес-классах, никаких argparse, плоские пресеты с дублированием полных биндингов вместо `include`**. Структура `train()` остаётся прежней (одна большая функция), но получает 6 объектов конфига вместо одного `cfg`.
+
+---
+
+## Часть J — Открытые вопросы для уточнения
+
+1. **SOFIAv71 fields** — точный список полей `SOFIAv71Config` (`@dataclass` в `src/models/sofia_v71/config.py`) для построения `SOFIAv71ModelsConfig`. Я выписал поля по README, но в `config.py` могут быть ещё (mamba `headdim`, `d_state`, `kernel_size`, `num_bins` для квантизации). Нужно открыть файл и составить полный список.
+
+2. **`gtauav_*_sofia*.gin` локальные пресеты** — содержимое 4 sofia-гинов из локальной копии (на скриншоте видны, в репо ещё нет). Нужны как эталон для воспроизведения дефолтов один-в-один.
+
+3. **`use_mutex_sampler`** в `TrainingConfig` — текущий код помечает поле как «legacy alias». Сохранить ли его на этапе разделения, или сразу убрать (тогда `effective_sampler_type` берётся напрямую из `sampler_type`)?
+
+4. **Legacy v2** (`train.py`, `visloc_with_captions.py`, `conf/balanced.gin`/`baseline_no_text.gin`/`text_heavy.gin`) — удаляем или приводим к новому стилю? Я склоняюсь к удалению. Если оставлять — добавляется ещё 3 пресета и переписывание `TrainConfig` на 5 конфигов.
+
+5. **Расположение `presets/`** — в корне проекта или внутри `in/` (как `in/presets/`)? У вас сейчас лежит в корне (`presets/gtauav_balanced/` рядом с `src/`). Оставляем там же.
+
+После ответов на эти 5 вопросов план становится готов к реализации без новых развилок.

src/conf/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/config_loader.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/hardware_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/models_common_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/models_dinov3_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/models_sofia_v1_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/models_sofia_v71_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/models_stripnet_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/pipeline_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/preprocess_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/tracking_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+

src/conf/training_conf.py

@@ -0,0 +1 @@
+