摘要

玩家在战斗中打开魔法书选法术时，一本很大的书会盖在战场中央，旁边的部队（兵堆）只露出半个身子、一只翅膀或一截武器。程序在这种画面上仍应能找出“这里有一个活着的部队”，否则一打开魔法书，程序对战场的认识就中断了。

前一轮（B096）用新模型做了训练，但在留出的来源上没有通过，于是保留旧模型。本轮 B097 不再在同样六张图上调参数，而是补数据：从已经自动挑选、审核过稳定性的魔法书画面中选出 11 张，精标出 62 个“当前可见的活体身体”框，导出为训练输入。同时用这批困难图诊断旧检测器：主体可见的部队找到 21/22，局部被遮的只有 12/40。本轮没有重新训练。

要回答的问题

  1. 能否在不污染留出数据的前提下，为“被魔法书遮住的部队”补出可信的训练参考？
  2. 旧检测器在这类画面上的失败集中在哪里？

数据与来源

  • 只用上一轮实际训练过的五个 10 月 3 日来源组；所有留出、测试、历史审计和冻结来源都不读像素。已在上一轮标过的图被排除。
  • 候选 18 张，覆盖 4 个来源组、7 个录像文件；看完全部概览后选 11 张，挑选标准是位置不同、遮挡/重叠形态不同、战斗内容不同。同一晚的多个片段只算一组，帧数和文件数都不等于独立对局数。
  • 另有 2 张同局无遮挡画面只用来辅助判断谁和谁是分开的，不计入训练图。

方法

  1. 预标：复用旧检测器已保存的整图候选，再用上一轮未采用的模型做一次离线局部预标（分数 ≥0.2）。预标只是找图线索，不当真值。
  2. 助手精修：完整看原图、两侧边缘、疑难区域放大图和最终框。只标“当前看得见的活体身体”，包括贴身的武器和翅膀；排除英雄、明确倒地的尸体、书页装饰、植物和分离的特效；不根据前后帧或数量牌去补看不见的部分。
  3. 主要修正包括：被书脊/绑带主导的大框缩回真实身体、跨两个生物的混合框拆开、重复框合并、翅膀和尾巴补全、书签缝中独立露出的头补框。一次最终复核时发现把下一只生物的白色鹿角混进了上方身体的下边界，已改正。
  4. 身份（是什么兵种）一律不标，留为“未标注”。

设置

诊断旧输出：固定旧检测器权重、分数 ≥0.4、一对一 IoU（交并比）≥0.5 才算找对；直接评分已保存输出，没有用新标签调阈值。框画得不合格同时算一次误报和一次漏检，不把“附近有候选”当成功。这是故意挑选的困难训练图，不能和普通战场测试直接比较。

结果

旧输出模式 合格定位 误报/坏框 漏检或框不合格 精确率 召回率
原整图候选 33 17 29 66.00% 53.23%
加上已有的“紫/蓝成对书签”过滤 33 15 29 68.75% 53.23%

按可见程度拆分：主体可见 21/22（95.45%），局部被遮 12/40（30%）。书签过滤去掉了 2 个误报，但没有找回任何漏检。

数据：原训练集 401 张图、4,588 个身体保持；上一轮补充 5 张/30 个；加上本轮 11 张/62 个，合计 417 张不同的训练图、4,680 个身体（不是 417 张新图）。复用已有的训练输入格式，没有复制图片。

失败与负结果

  • 旧检测器在局部遮挡的部队上大面积漏检。这批数据支持“需要补充局部/相邻目标的覆盖”，但不能证明数据不足是唯一原因：上一轮训练的拟合增益没有跨来源通过，普通整图还退步了，尺度、模型适配和边界质量都需要一起查。
  • 精标是助手结合预标完成的，不是独立的人工金标准；细小/透明轮廓和遮挡边界仍有估计误差，后续应抽查。

局限

  • 只有 4 个来源组/7 个文件，不能当 10 场独立对局。
  • 没有评身份、阵营、数量或伤害归属。
  • 38 项相关数据/训练视图测试通过，只说明格式和来源审计正确，不是识别质量验收。

结论与下一步

本轮是数据和失败诊断上的进展：训练参考扩大了，旧模型的短板被定位在“局部可见目标”。下一步先扩充留出来源的开发参考（只评估、不训练），避免只靠一张图判断泛化；然后冻结分区和门槛，做一次有界的补训对照：要求留出来源漏检减少、误报受控、普通战场不退步，否则保留旧模型。