Files
fuze_task/docs/01_tasks/04_JOINT_INTEGRATION.md
Pikaliov 2c6a00a4ca 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>
2026-06-11 17:16:57 +03:00

4.2 KiB
Raw Blame History

Совместное интеграционное задание

1. Цель

Собрать три fusion family в одну систему, исключить различия protocol и получить честное сравнение.

2. Общие компоненты

Команда должна иметь одну реализацию каждого компонента:

Компонент Один для всех variants
GTA-UAV split да
RGB transforms да
Auxiliary loading да
Text encoder да
StripNet checkpoint да
StripNet adaptation setting да
Retrieval objective да
Sampler да
Optimizer/scheduler да
Evaluation gallery да
Metrics да
Logging schema да
Seed list да

Меняться должен только fusion module и его специфические гиперпараметры.

3. Integration checklist

Data

  • Sample IDs совпадают между RGB, captions и auxiliary files.
  • Satellite получает CHM, UAV получает depth.
  • Segmentation class mapping одинаковый.
  • Validity masks присутствуют.
  • Multi-match ground truth сохранён.

Model

  • Shared StripNet instance.
  • Одинаковая projection dimension.
  • Три variants создаются через registry.
  • Output schema совпадает.
  • Diagnostics keys имеют common prefix/schema.

Training

  • Один training loop.
  • Один loss.
  • Один sampler.
  • Одинаковые augmentations.
  • Одинаковый effective batch size.
  • Одинаковые epochs и warmup.
  • Checkpoints сохраняются атомарно.

Evaluation

  • Full gallery.
  • Multi-positive matches.
  • UAV-to-satellite и satellite-to-UAV.
  • R@1/5/10, MRR, AP.
  • Per-query predictions для paired statistics.

4. Common smoke suite

Каждый variant должен пройти:

  1. CPU shape forward, если используемые операции поддерживают CPU.
  2. GPU forward B=1.
  3. GPU forward B=4.
  4. One optimizer step.
  5. 100-batch smoke train.
  6. Small-gallery evaluation.
  7. Full evaluation без обучения для checkpoint.
  8. Latency warmup + measurement.
  9. Peak VRAM measurement.

5. Experiment IDs

FUS-B0-RGB-s42
FUS-A-COND-s42
FUS-B-TOKEN-s42
FUS-C-ROLE-s42

Ablation:

FUS-A-COND-AAB3-s42
FUS-B-TOKEN-BAB1-s42
FUS-C-ROLE-CAB7-s42

6. Общая result table

Variant Seed R@1 R@5 R@10 MRR Params M VRAM GB Latency ms Notes

После трёх seed:

Variant R@1 mean±std Delta B0 95% CI VRAM delta Latency delta Missing-modality OK Verdict

Колонка «Missing-modality OK» заполняется по протоколу §13 (03_EXPERIMENT_PROTOCOL_GTA_UAV.md): well-posed при validity=0 для каждой aux-модальности.

7. Decision meeting

Каждый сотрудник до встречи отвечает письменно:

  1. Какая часть его hypothesis подтверждена?
  2. Какая часть опровергнута?
  3. Что показывает вклад каждой modality?
  4. Какой failure mode наиболее важен?
  5. Как вариант ведёт себя при отсутствии каждой aux-модальности (validity=0)?
  6. Какой вариант он рекомендует primary и почему?
  7. Какой вариант должен остаться fallback?
  8. Что в варианте придётся менять при переносе со StripNet stage maps на ViT token maps (DINOv3 Teacher)?

Решение записывается не по голосованию, а по заранее заданным метрикам и ограничениям.

8. Итоговые файлы

reports/joint/FINAL_COMPARISON.md
reports/joint/DECISION_RECORD.md
experiments/experiment_registry.csv
results/summary.csv
results/statistical_tests.json