ros_contorl/models/yolo

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"。