fuse_proj: Initial operational package for 3 researchers (Pavlenko/Blizno/Moroz)

Multimodal fusion research on StripNet+GTA-UAV proxy:
- 3 independent fusion tracks: condition-aware (A), token/bottleneck (B), role-aware (C)
- Shared interfaces, protocol, dataset audit, baseline benchmarks
- Canonical version-chain references to vault (SPEC, ANALYSIS, TRIAGE)
- Personalized task plans and decision tables for each researcher
- 3 generated DOCX task assignment files with milestones and DoD checklist
- Full modality dropout diagnostics and missing-modality robustness requirements
- Data contract, benchmark registry, experiment tracking infrastructure

Operational documents:
- docs/00_project/: MERIDIAN context, protocol, repository reuse guide, experiment specification
- docs/01_tasks/: Master assignment + 3 individual researcher tracks + joint integration
- docs/02_references/: Core literature, version-chain bases, code maps
- docs/03_codebase_guides/: Existing code snapshots from vault
- scripts/: gen_task_plans.js (DOCX generation), placeholder infrastructure
- vendor_reference/: Snapshots of caption_test, depth_edges_annotate, existing SOFIA/SegModel code
- reports/, results/, experiments/: Shared output structure for all 3 researchers

3 DOCX files generated from gen_task_plans.js (Times New Roman 14pt, GOST format):
- План_заданий_Павленко_БВ.docx (Condition-Aware track, fusion API owner)
- План_заданий_Близно_МВ.docx (Token/Bottleneck track, benchmark owner)
- План_заданий_Мороз_ЕС.docx (Role-Aware track, data contract owner)

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>

docs/00_project/05_REPOSITORY_REUSE_GUIDE.md

@@ -0,0 +1,105 @@
+# Руководство по переиспользованию существующих проектов
+
+## 1. Проект генерации модальностей
+
+Локальный путь:
+
+```text
+C:\Users\Lisadminipc\Documents\code\depth_edges_annotate_worlduav
+```
+
+Remote:
+
+```text
+https://git.lissad.keenetic.name/Pikaliov/depth_edges_annotate_worlduav
+```
+
+### Использовать
+
+| Файл | Что взять |
+|---|---|
+| `scripts/run_gta_uav.py` | GTA-UAV layout, source mapping satellite/UAV, параметры annotation run |
+| `scripts/seg_classes.py` | канонические 17 segmentation classes |
+| `src/augmentor/io_utils.py` | SafeTensors layout и безопасная запись |
+| `src/augmentor/inference.py` | normalization и post-processing модальностей |
+| `in/config_files/*.gin` | hardware, input size, model и segmentation settings |
+| `README.md` | формат выходов и pipeline stages |
+
+### Не переносить автоматически
+
+- Хардкодированные Linux paths.
+- CLI на `argparse` из `run_gta_uav.py`; в новом проекте параметры задаются gin.
+- World-UAV-specific subset logic, если она не нужна GTA-UAV.
+- Edge modality как обязательный fusion input: в текущей постановке она не входит в full-modal contract.
+
+### Ожидаемый annotation output
+
+На одно изображение рекомендуется SafeTensors с ключами:
+
+| Key | Dtype | Shape | Использование здесь |
+|---|---|---|---|
+| `depth` | float16 | `[1,H,W]` | UAV geometry |
+| `segm` | uint8 | `[1,H,W]` | обе ветки |
+| `chm` | float16 | `[1,H,W]` | satellite geometry |
+| `edge` | float16 | `[1,H,W]` | не входит в primary input |
+
+## 2. Проект StripNet и GTA-UAV training
+
+Локальный путь:
+
+```text
+C:\Users\Lisadminipc\Documents\code\caption-test
+```
+
+Remote:
+
+```text
+https://git.lissad.keenetic.name/Pikaliov/caption-test
+```
+
+### Использовать
+
+| Файл | Что взять |
+|---|---|
+| `src/models/stripnet/model.py` | StripNet-small stages и feature maps |
+| `src/models/stripnet_encoder.py` | GAP и projection 512->1024 |
+| `src/models/stripnet/conv_mona.py` | optional common adaptation stages 3-4 |
+| `src/datasets/gtauav_dataset.py` | pair parsing, captions, multi-match ground truth |
+| `src/datasets/mutually_exclusive_sampler.py` | защита от false negatives |
+| `src/losses/multi_infonce.py` | symmetric retrieval objective |
+| `src/training/train_gtauav.py` | training utilities, logging, checkpoints |
+| `src/eval/evaluate.py` | retrieval evaluation |
+| `conf/gtauav_balanced_stripnet.gin` | исходный StripNet config |
+
+### Требуемые изменения
+
+1. Расширить dataset output auxiliary tensors и validity masks.
+2. Отделить image encoder от fusion family через общий API.
+3. Сделать fusion variant выбираемым через gin.
+4. Унифицировать diagnostics.
+5. Убрать хардкодированные пути из training config.
+6. Проверить multi-match evaluation после переноса.
+7. Сохранить один StripNet instance shared для обеих view-веток.
+
+## 2.1. Что уже скопировано в vendor_reference
+
+Для чтения без доступа к исходным репозиториям в `vendor_reference/` лежат снимки: StripNet (`model.py`, `stripnet_encoder.py`, `conv_mona.py`), GTA-UAV dataset + `mutually_exclusive_sampler.py`, losses (`multi_infonce.py`, `weighted_infonce.py`, `hard_negatives.py`), `train_gtauav.py`, `trackers.py`, `profiling.py`, `evaluate.py`, `make_split.py`, `filter_segmentation.py`, конфиги gin, а из annotation-проекта — `run_gta_uav.py`, `seg_classes.py`, `io_utils.py`, `inference.py`, `models.py`. Снимки предназначены для аудита; рабочий перенос выполняется из живых репозиториев по правилам ниже.
+
+Снапшоты split (`meta/train_80.json`, `test_20.json`, `seg_filter.json`) в vendor_reference сознательно не копировались (30+ MB данных): брать из `caption-test/meta/`.
+
+## 3. Правило переноса кода
+
+1. Сначала написать тест, фиксирующий поведение исходного компонента.
+2. Перенести минимальный необходимый модуль.
+3. Указать source project и исходный файл в module docstring.
+4. Удалить неиспользуемые зависимости только после smoke comparison.
+5. Не редактировать `vendor_reference/`; это контрольный снимок.
+
+## 4. Минимальная проверка окружения
+
+```powershell
+Test-Path 'C:\Users\Lisadminipc\Documents\code\caption-test\src\models\stripnet_encoder.py'
+Test-Path 'C:\Users\Lisadminipc\Documents\code\depth_edges_annotate_worlduav\scripts\run_gta_uav.py'
+```
+
+Дополнительно команда фиксирует фактические dataset paths в `reports/joint/ENVIRONMENT_AUDIT.md`, не добавляя их в исходный код.