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README.md

@@ -90,10 +90,10 @@ print(float(score))  # 1.0 表示两帧重复
 | 项目 | 数值 |
 |---|---|
 | 素材来源 | Wikimedia Commons（CC BY / CC BY-SA / CC0）31 支；用户提供的术力口 / 真人 MV 10 支；公开网络 MV（术力口 / 动画 / 真人 / Live，仅训练使用，不随模型分发） |
-| 片段构造 | 固定窗口连续帧，按 1拍1 / 1拍2 / 1拍3 / 混合节奏展开，共 2300 个片段 |
-| 样本总数 | 242916（训练 202770 / 验证 40146） |
+| 片段构造 | 固定窗口连续帧，按 1拍1 / 1拍2 / 1拍3 / 混合节奏展开，共 2924 个片段 |
+| 样本总数 | 300607（训练 256729 / 验证 43878） |
 | 正负比 | 1 : 1.00 |
-| 难例 | 5018 个（光流救回，权重 2.0） |
+| 难例 | 6229 个（光流救回，权重 2.0） |
 | 划分方式 | 按来源视频隔离，验证集素材不参与训练 |
 
 CC 素材清单、作者与许可证见仓库内 `sources.json`。
@@ -111,22 +111,22 @@ CC 素材清单、作者与许可证见仓库内 `sources.json`。
 
 ## 评测结果
 
-### 与教师的一致性（验证集 40146 样本，按视频隔离）
+### 与教师的一致性（验证集 43878 样本，按视频隔离）
 
 | 指标 | 数值 |
 |---|---|
-| 软标签 MAE | 0.02017 |
-| 判决准确率（阈值 0.5） | 98.12% |
-| 精确率 / 召回率 | 98.08% / 98.45% |
-| 正样本 MAE | 0.00763 |
-| 负样本 MAE | 0.02659 |
+| 软标签 MAE | 0.02549 |
+| 判决准确率（阈值 0.5） | 97.69% |
+| 精确率 / 召回率 | 97.32% / 98.37% |
+| 正样本 MAE | 0.0081 |
+| 负样本 MAE | 0.0373 |
 
 ### 推理性能
 
 | 硬件 | 后端 | 批量 | 每对耗时 |
 |---|---|---|---|
-| AMD Radeon RX 580 | DirectML 1.24.4（Windows 11） | 64 | 0.73 ms |
-| NVIDIA P106-100 | CPU 执行器 | 32 | 0.342 ms |
+| AMD Radeon RX 580 | DirectML 1.24.4（Windows 11） | 64 | 0.56 ms |
+| NVIDIA P106-100 | CPU 执行器 | 32 | 0.317 ms |
 
 ### 数值一致性
 

config.json

@@ -35,10 +35,10 @@
   ],
   "recommended_threshold": 0.5,
   "metrics": {
-    "val_mae": 0.02017,
-    "val_acc": 0.98119,
-    "precision": 0.98076,
-    "recall": 0.98451
+    "val_mae": 0.02549,
+    "val_acc": 0.97691,
+    "precision": 0.9732,
+    "recall": 0.98374
   },
   "license": "cc-by-nc-4.0"
 }

model.onnx

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:8fad7e9e8eeff174ebfd2bad4d2a8cb57ee9ae003bf26909fdbcdf5582d0e643
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