摘要
游戏里每位英雄有一张信息面板：头像、主技能（带等级）、子技能、穿戴装备、兵栏（带数量）和背包。读取器要把一张截图里这些位置逐一读成“是什么、有多少”。过去的评估常常只审核“程序已经接受的输出”，这样永远看不到漏检。
本实验换了做法：先看原图，把两张稳定面板上每个应有的位置都数出来（共 130 个），再与当前整图读取器的真实输出对齐。结果：82 个读取器已支持的位置全部找到，没有多余输出；身份可读的 69 项中 62 项正确、7 项拒判（输出“未知”）、0 项接受错值。拒判集中在子技能（12/18）和一个清楚的英雄头像；48 个背包格读取器尚未实现。本轮没有修改生产算法，也没有训练；同时准备了下一轮子技能精修的 90 个样本队列（尚待审核）。
要回答的问题
- 在稳定截图上，面板各类位置的检测、占用（是不是空槽）和身份分别做得怎样？
- 拒判的原因是什么？能否靠简单的几何调整解决？
数据与来源
- 两张图都来自旧训练来源（10 月 3 日一组、10 月 4 日一组），不是独立评估或盲测。
- 每张图声明 65 个位置：3 个头像（面板和左右 HUD，即战场上方的英雄信息条）、8 个主技能槽、9 个实际可见的子技能、14 个装备槽、7 个兵栏、24 个可见背包格。两图共 130 个。分母由看原图得出，不由模型检测框决定。
- 另有一个“平衡审核入口”：从旧库存中每类（头像、主技能、兵种、装备）各取 4 个稳定训练候选，共 16 项，逐项对照原生裁图与规范图标。审核属于辅助标注、非盲审；判不清的保留未知。
- 编号 17–22 的来源没有打开。
方法
- 从整图数位置，建立分母；未知不当空槽。
- 逐个原生裁图与规范资产对照：主技能同时比对等级变体；子技能比对当前父技能下全部六个候选。
- 重新真实运行当前显式整图读取器，用 IoU ≥0.5（两个框重叠面积占并集的比例）把输出与声明位置一对一对齐，分别统计检测、占用和身份。
- 对子技能拒判做离线几何对照（换缩放尺度），原阈值不变，只用于诊断。
设置
推理时只给当前截图和冻结的模型配置；历史预测只供审核工具读取。不训练、不调阈值、不调用下游模块或用户的 App。
结果
| 类型 | 已声明位置 | 当前找到 | 可读身份正确/总数 | 其他 |
|---|---|---|---|---|
| 面板及 HUD 英雄头像 | 6 | 6 | 5/6 | 一个清楚的 HUD 头像拒判 |
| 主技能 | 16 | 16 | 13/13 | 3 个空槽判对；13 个等级正确 |
| 子技能 | 18 | 18 | 12/18 | 6 个拒判；无接受错值 |
| 穿戴装备 | 28 | 28 | 18/18 | 10 个空槽判对 |
| 面板兵栏 | 14 | 14 | 14/14 | 14 个数量均正确 |
| 可见背包格 | 48 | 0 | 不适用 | 尚未实现；原图中都是空格 |
- 82 个已支持位置全部唯一对齐，无额外输出（这不是严格的检测 AP，也不能忽略 48 个未实现格）。
- 76 个适用的占用判断全部正确（头像没有单独的占用判断，不计入）。
- 身份共 62/69 正确、7 未知、0 错接受。
- 平衡入口 16 项与两页精审合计覆盖旧待审库存中的 46 项，全部与像素相符；库存剩 702 项（头像 184、主技能 204、兵种 216、装备 98）。两个审核集合有重叠，不能简单相加。
失败与负结果
子技能为什么拒判？ 在父技能约束下，18 项的模板首选都和精标一致，但 6 项没过原有门槛（分数 0.75、与第二名差 0.08）：有的与箭头版本相近难以区分；有两个相关度只有约 0.61/0.60；还有几个接近门槛。“首选正确”不能作为降低阈值的理由。英雄头像那一例首选也正确，但有效度 0.447 低于原门槛 0.494，尚未证明放宽后不会增加误接受。
两种离线几何对照（原阈值不变）：
| 对照 | 正确/18 | 相对原算法 |
|---|---|---|
| 原有 4 档缩放匹配 | 12 | 原失败 |
| 更密的 40–70 缩放 | 13 | 只恢复一项 |
| 原生尺寸匹配 | 13 | 恢复两项，但原本成功的一项变成拒判 |
没有任何对照接入生产。只凭两页证明不了负例安全和跨来源稳定，不为多过一项而推广。
局限
- 两张图、旧训练来源，小规模结果不能证明每类达到 95%。
- 面板声明区域不等于全界面：职业/专长、属性/经验文字、背包过滤按钮、战场对象、行动条、计时器等本轮未全部精标。
- 两图都是稳定帧，不含翻页过渡；这些拒判不能靠“等动画结束”解决。
- 审核接受输出仍不等于召回率。
结论与下一步
本轮的价值在于把“完整分母”建立起来，并定位到子技能小图标的细微差异是主要缺口。已按草稿身份覆盖、来源多样性和拒判情况，从 6 个来源组自动选出 10 张稳定训练页：90 个可见子技能、70 个无图标的控制位置、草稿涉及 32 种身份。这些身份仍待逐项精修，不能算作 90 个新真值或训练成果。 下一步优先逐原生裁图精修这 90 项、确认 70 个负例，针对沙漏、箭头、眼睛等局部差异改进，再在分开的评估来源上测试。
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