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/00_PROJECT_CHARTER.md

@@ -0,0 +1,69 @@
+# Паспорт проекта
+
+## 1. Название
+
+Совместное исследование мультимодального fusion для cross-view geo-localization на GTA-UAV-LR.
+
+## 2. Проблема
+
+RGB содержит основной визуальный сигнал, но cross-view matching осложняется различиями ракурса, масштаба, перспективы и визуального домена. Дополнительные модальности могут добавить:
+
+| Модальность | Satellite | UAV | Потенциальный сигнал |
+|---|---:|---:|---|
+| RGB | да | да | текстура, форма, пространственная компоновка |
+| Text | да | да | глобальная семантика и отличительные объекты |
+| Segmentation | да | да | land-cover и пространственная семантика |
+| Geometry | CHM | Depth | высота, рельеф, структура, масштабные признаки |
+
+Задача не сводится к конкатенации. Нужно определить, как привести модальности к совместимому представлению, где включить их в StripNet и как не потерять retrieval-сигнал RGB.
+
+## 3. Цель
+
+Разработать, реализовать и сравнить три семейства fusion:
+
+1. Condition-aware residual fusion.
+2. Token/bottleneck aggregation.
+3. Role-aware hierarchical fusion.
+
+После сравнения выбрать:
+
+- primary: лучший подтверждённый вариант;
+- fallback: более простой или стабильный вариант;
+- research-arm: перспективный вариант, требующий дальнейшей проверки.
+
+## 4. Исследовательские вопросы
+
+1. Какие модальности дают положительный вклад в cross-area R@1 поверх StripNet RGB-only?
+2. Нужна ли fusion на нескольких stages или достаточно late fusion?
+3. Следует ли segmentation, geometry и text обрабатывать разными операторами?
+4. Улучшает ли content-aware управление вкладом модальностей результат относительно static weights?
+5. Сохраняют ли bottleneck tokens достаточно spatial information?
+6. Какие схемы дают лучший Pareto trade-off accuracy, VRAM, latency и число параметров?
+7. Повторяется ли улучшение минимум на трёх seed?
+
+## 5. Не является частью проекта
+
+- Замена StripNet другим backbone.
+- Обучение на World-UAV как primary dataset.
+- Совместная обработка paired satellite и UAV до retrieval objective.
+- Использование GPS, координат или имён локаций как признаков.
+- Разработка нового caption generator.
+- Разработка новой модели depth, CHM или segmentation.
+- Случайное отключение модальностей как отдельная training-задача.
+
+## 6. Итоговые артефакты
+
+| Артефакт | Ответственный | Место |
+|---|---|---|
+| Общий API fusion | Павленко + вся команда | `src/fuse_proj/models/fusion/` |
+| Condition-aware implementation | Павленко | тот же пакет |
+| Token/bottleneck implementation | Близно | тот же пакет |
+| Role-aware implementation | Мороз | тот же пакет |
+| Единый dataloader contract | Мороз + вся команда | `src/fuse_proj/data/` |
+| Benchmark runner и aggregation | Близно + вся команда | `scripts/`, `experiments/` |
+| Общий comparative report | все | `reports/joint/` |
+| Персональные design reports | каждый сотрудник | `reports/<surname>/` |
+
+## 7. Критерий завершения
+
+Проект завершён, когда три реализации проходят одинаковые тесты, обучены по единому protocol, оценены на одинаковом cross-area split и сведены в совместный отчёт с воспроизводимым выбором primary/fallback/research-arm.