arm_dev
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先回答"这些模型到底有没有人用"，用全仓库引用扫描判定，不靠猜： 在用 yolo/detect_best_0.onnx + .engine ← paths.yolo_weights 在用 hole_insert/detect_best_1.onnx ← hole_detect.weights / workpiece_weights 零引用 detect_hc90（pt/onnx/engine） ← 只剩注释里的历史说明 零引用 detect_yolo26_gongjian.pt 零引用 detect_best（onnx/engine） ← 仅代码兜底候选，而那个候选是 .pt，不存在 所以 detect_hc90 不需要修复，是不用的东西：连同另两个一起移出仓库。 注意**二进制权重被 gitignore**，删掉就找不回来了，因此是移出到 ~/ros2-models-unused-20260923/ 而非 rm。搬回 models/ 即可被 list 重新发现。 顺手挖出并修掉三处悬空引用（和之前 site.yaml 里那个 best.pt 同一类问题）： - hole_detector.weights_from_site：兜底路径写死 models/hole_insert/best.pt（不存在） - hole_detector._default_model_path：三个候选路径**全都不存在**，函数却 `return candidates[0]`，于是永远返回不存在的 best.pt；报错路径看着很合理， 极易被误判成"文件被误删"。现改为以 site.yaml 为准，再退到规范模型。 - config/hole_insert.yaml 顶部注释同样写的是 best.pt 新增 test_hole_detector.py（8 项）锁住这个回归。测试刻意**不断言文件存在** ——二进制不进 git，新克隆的仓库里 models/ 是空的——只断言解析结果指向规范模型名。 体检从 4 处问题降到 0：bash scripts/weights.sh doctor --check-engines → "没有发现问题" 测试 233 项通过；18 个包构建通过。 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
YOLO 工件检测权重
改这个目录之前先读
../README.md（权重模块的规则）。
放什么
同名的 .pt / .onnx / .engine / .labels.yaml 放一起，名字主干必须一致：
detect_best_0.onnx ← 写进 config/site.yaml 的那个
detect_best_0.engine ← TensorRT 引擎，backend: tensorrt 时自动使用
detect_best_0.labels.yaml ← 类别标签（进 git，可手改）
二进制不进 git；.labels.yaml 进 git。
加新模型
cp ~/下载/xxx.pt ~/ros2/models/staging/
bash ~/ros2/scripts/weights.sh convert staging/xxx.pt --name workpiece --group yolo
然后改 config/site.yaml：
paths:
yolo_weights: "/home/USER/ros2/models/yolo/workpiece.onnx"
yolo:
backend: "tensorrt"
imgsz: 640 # 必须等于该模型输入尺寸
查看 / 修改标签
bash ~/ros2/scripts/weights.sh labels detect_best_0
bash ~/ros2/scripts/weights.sh labels detect_best_0 --set "工件,通止规"
工作区里有哪些模型
只保留真正在用的两个，避免 weights.sh list 被无用模型干扰、也避免误选到废模型：
| 模型 | 用途 |
|---|---|
yolo/detect_best_0.onnx + .engine |
工件/跟踪模型，即 config/site.yaml → paths.yolo_weights |
hole_insert/detect_best_1.onnx |
孔/工件检测，即 hole_detect.weights 与 workpiece_weights |
曾经在这里、现已移出仓库的模型（detect_hc90、detect_best、detect_yolo26_gongjian）
是零引用的历史遗留，二进制权重不进 git，所以是移出到备份目录而非直接删除；
需要时搬回本目录即可，weights.sh list 会自动重新发现。
排错
bash ~/ros2/scripts/weights.sh doctor --check-engines
engine 和 TensorRT 版本绑死：换过 TensorRT 后旧 engine 会加载失败，重导即可
（convert <同名>.onnx --name <名字> --to engine --force）。
注意 doctor 能查出这类静默失效 —— engine 反序列化返回空时不会报错，
只会安静地不退任何检测框，很容易被当成"模型效果差"。