Files

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

5.9 KiB

Raw Blame History

Контракт входов и выходов

1. Единица данных

Одна обучающая запись содержит UAV query и один положительный satellite candidate. Для evaluation одна UAV query может иметь несколько допустимых satellite matches.

2. Satellite view

Поле	Форма	Dtype	Нормализация	Назначение
`rgb`	`[B, 3, 256, 256]`	`float32`	ImageNet mean/std	вход StripNet
`text`	`list[str]` или tokens	string/int	согласно text encoder	описание сцены без location leakage
`geometry`	`[B, 1, 256, 256]`	`float32`	robust per-frame CHM normalization	высотная структура
`segmentation`	`[B, 1, 256, 256]` class IDs или `[B, 17, 256, 256]` probabilities	`uint8`/`float32`	IDs `0..16` или probabilities	land-cover semantics
`geometry_valid`	`[B, 1, 256, 256]`	`bool`	нет	валидные CHM pixels
`segmentation_valid`	`[B, 1, 256, 256]`	`bool`	нет	валидные segmentation pixels
`sample_id`	`[B]`	string	нет	только логирование, не feature

3. UAV view

Поле	Форма	Dtype	Нормализация	Назначение
`rgb`	`[B, 3, 256, 256]`	`float32`	ImageNet mean/std	вход StripNet
`text`	`list[str]` или tokens	string/int	согласно text encoder	описание сцены без location leakage
`geometry`	`[B, 1, 256, 256]`	`float32`	relative depth normalization	структура и масштабные признаки
`segmentation`	`[B, 1, 256, 256]` class IDs или `[B, 17, 256, 256]` probabilities	`uint8`/`float32`	IDs `0..16` или probabilities	spatial semantics
`geometry_valid`	`[B, 1, 256, 256]`	`bool`	нет	валидные depth pixels
`segmentation_valid`	`[B, 1, 256, 256]`	`bool`	нет	валидные segmentation pixels
`sample_id`	`[B]`	string	нет	только логирование, не feature

4. StripNet contract

Stage	Tensor	Spatial stride	Разрешённое использование
1	`[B, 64, 64, 64]`	4	преимущественно RGB low-level; auxiliary fusion только после отдельного обоснования
2	`[B, 128, 32, 32]`	8	dense segmentation/geometry кандидаты
3	`[B, 320, 16, 16]`	16	основной mid-level fusion
4	`[B, 512, 8, 8]`	32	high-level fusion и readout
GAP	`[B, 512]`	global	RGB anchor descriptor
Projection	`[B, 1024]`	global	retrieval descriptor до L2 normalization

Backbone weights shared между satellite и UAV. Базовый вариант заморожен, адаптеры stages 3-4 рассматриваются одинаково для всех fusion families.

5. Выход fusion-модуля

Каждый encode_view возвращает:

Поле	Форма	Требование
`descriptor`	`[B, 1024]`	finite, L2 norm `1 +/- 1e-4`
`rgb_descriptor`	`[B, 1024]`	RGB anchor для диагностики
`modality_contributions`	`[B, 3]` или dict	text, segmentation, geometry
`diagnostics`	dict tensors/scalars	gates, attention mass, norms, entropy

Диагностика не должна менять descriptor в eval mode.

6. Парный forward

satellite batch -> encode_view(view="satellite") -> z_sat [B, 1024]
UAV batch       -> encode_view(view="uav")       -> z_uav [B, 1024]

similarity = z_uav @ z_sat.T / temperature

Между двумя вызовами encode_view нет обмена признаками. Положительные и отрицательные связи используются только при вычислении retrieval objective.

7. Text contract

Поддержать L1, L2, L3 или выбранную объединённую схему.
Пустой satellite caption обрабатывается через explicit validity mask.
Пустая строка не должна кодироваться как полноценный semantic signal.
Caption не должен содержать координаты, названия районов, file names и прямые match identifiers.
Text encoder и token budget фиксируются для честного сравнения fusion variants.

8. Geometry contract

CHM и depth имеют общий ключ geometry, но разные preprocessing и projector parameters.
Нельзя считать численные значения depth и CHM сопоставимыми до view-specific normalization.
PNG допускается только для визуальной проверки. Для обучения использовать dense tensors/SafeTensors.
Любая производная карта, например depth gradient, считается внутри documented preprocessing block.

9. Segmentation contract

Канонический набор: 17 unified classes.
Primary representation определяется командой на interface-freeze: class IDs + embedding или probabilities/logits.
Hard RGB palette images не используются как model input.
Редкие и отсутствующие классы не должны приводить к NaN при mask pooling.

10. Запрещённые признаки

GPS и координаты.
Название карты, района или локации.
Индекс paired image как embedding.
Features второй view-ветки внутри текущего encoder.
Evaluation labels внутри preprocessing.

5.9 KiB Raw Blame History