Fix gin config loading + source filter, docs updates

- config_loader: add base_gin_files() to exclude dataset-specific
  pipeline_*.gin variants from default `python -m src.main` load
  (pipeline_uav_visloc.gin was overriding pipeline.gin)
- main.py: use base_gin_files() in the --gin override branch too
- pipeline.gin: source None (both DB + query) — was 'query',
  which silently dropped all DB satellite crops from discovery
- README/CLAUDE/docs: sync source default, tensor format spec

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

CLAUDE.md

@@ -30,7 +30,9 @@ python -m pytest src/tests/ -v
 
 ## Ключевые решения
 
-- **Формат выхода:** SafeTensors с **dense tensor maps** (zero-copy mmap, ~0.1ms). Все модальности — прямые тензоры (float16/uint8), не RGB-рендеры.
+- **Формат выхода:** SafeTensors с **dense spatial maps [1, H, W]** — финальные predictions, не промежуточные feature maps (zero-copy mmap, ~0.1ms). Подробная спецификация: `docs/tensor_format_spec.md`.
+- **Что сохраняется:** depth (relative, float16), edge (Sobel magnitude, float16), segm (class IDs argmax, uint8), chm (relative height, float16). Всё в [0,1] кроме segm [0,16]. Per-frame normalized. Captions/text embeddings НЕ сохраняются.
+- **Что НЕ сохраняется:** backbone features (ViT tokens), soft probabilities/logits, абсолютные значения глубины/высоты, text embeddings промптов.
 - **Структура директорий:** модальность = папка (`depth/`, `edge/`, `segm/`, `chm/`, `safetensors/`), не суффикс файла.
 - **Стадии последовательно** — одна модель в GPU за раз (экономия VRAM).
 - **Сегментация:** SegEarth-OV3 (SAM 3.1 + open-vocabulary prompts). **17 unified классов** для всех датасетов (единые ID для transfer learning).
@@ -49,6 +51,7 @@ src/nn/                    — вендорированные DA3 + SegEarth-OV3
 scripts/seg_classes.py     — UNIFIED_PROMPTS (17 классов, единый источник)
 scripts/run_*.py           — скрипты запуска для каждого датасета
 in/config_files/           — gin-конфиги
+docs/tensor_format_spec.md — спецификация тензорных форматов (shapes, dtypes, normalization)
 docs/                      — документация
 ```
 
@@ -60,6 +63,7 @@ docs/                      — документация
 
 Ключевые флаги pipeline:
 - `seg_fix_dark_water=True` — автоматически исправлять тёмную воду (по умолчанию вкл.)
+- `seg_fix_uniform_water=True` — исправлять однородную воду без контекста суши (по умолчанию вкл.). Два условия: (A) rgb_std < 0.10 для мутной речной воды, (B) mean_ch_std < 0.05 AND mean < 0.60 для синего океана со спутника.
 - `seg_reclassify_wetland=False` — переклассификация wetland в vegetation/bare soil (вкл. для GTA-UAV)
 
 ## Что НЕ делать
@@ -69,3 +73,4 @@ docs/                      — документация
 - Не рендерить depth/seg в RGB colormap для обучения — OOD для DINOv3, потеря ~70% информации. Использовать dense tensor maps из SafeTensors.
 - Не снижать threshold ниже 0.1 — увеличивает false positives без значимого улучшения recall.
 - Не менять `dark_water_std_thr` (0.18) — калибровано на GTA-UAV ocean (std 0.10-0.15). Ниже — не ловит, выше — false positives на normal images.
+- Не менять `uniform_water_ch_std_thr` (0.05) — калибровано на GTA-UAV satellite ocean. Выше 0.05 — false positives на terrain (скалы, растительность).