Task task-keyence-r3b — 少样本目标检测 深度研究（含PDF精读）

文件路径

• task.md（本文件，创建后不再修改）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-r3b/task.md
• session.md（执行日志，只追加）：/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-r3b/session.md

原始需求

基于 R3a 广度搜索结果，对少样本目标检测进行深度研究，重点：精读关键论文PDF、分析算法实现细节、评估CPU可行性、给出具体可实现方案推荐。

核心约束：
- 训练图片：1-5张
- 推理硬件：仅CPU（无GPU）
- 场景：工业目标检测

前置依赖：读取 R3a 报告：
/root/.openclaw/workspace-researcher/reports/few-shot-detection-breadth-survey.md

执行链

researcher → 爱衣质检

各 Agent 职责

Ai.Res（session key: agent:researcher:main）

任务：对少样本目标检测进行深度研究（Research模式，3轮迭代），重点精读PDF论文。

首先：读取 R3a 报告作为研究基础：

cat /root/.openclaw/workspace-researcher/reports/few-shot-detection-breadth-survey.md

研究大纲（3个维度，每个维度独立执行Search步骤）：

维度A：CPU可行的少样本检测方案（最高优先级）
- 查询：few-shot object detection ONNX CPU inference benchmark
- 查询：lightweight one-shot detection MobileNet TFLite quantized
- 查询：few-shot detection real-time embedded CPU
- 重点找：有具体CPU推理时间数据的论文/benchmark
- PDF精读：对找到的 top 2-3 个轻量化方案论文，用 pdf_fetch.py 提取：
bash python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/pdf_fetch.py \ "https://arxiv.org/pdf/ARXIV_ID" --pages 1-3 --max-chars 12000 # 摘要+��言 python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/pdf_fetch.py \ "https://arxiv.org/pdf/ARXIV_ID" --pages 4-6 --max-chars 12000 # 方法

维度B：1-5张图片训练的技术方案对比
- 查询："1-shot" OR "few-shot" object detection training efficiency
- 查询：prototypical network object detection implementation
- 查询：DeFRCN TFA few-shot detection training
- 查询：siamese network object detection few training samples
- PDF精读：精读 1-2 篇代表性方法（如 DeFRCN、TFA），重点看：
- 训练流程（如何用少量样本训练）
- 推理时间复杂度
- 是否支持CPU部署
bash python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/pdf_fetch.py \ "https://arxiv.org/pdf/ARXIV_ID" --pages 1-5 --max-chars 15000

维度C：模板匹配增强与传统方案
- 查询：template matching deep feature few-shot detection
- 查询：feature pyramid matching one-shot visual inspection
- 查询：histogram of oriented gradients template matching industrial
- 目标：梳理不依赖GPU的传统+深度混合方案

PDF精读工具使用规范：

# Step 1: 先查元数据确认页数
python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/pdf_fetch.py \
  "https://arxiv.org/pdf/ARXIV_ID" --info 2>/dev/null

# Step 2: 提取摘要+引言（通常页1-3）
python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/pdf_fetch.py \
  "https://arxiv.org/pdf/ARXIV_ID" --pages 1-3 --max-chars 12000 2>/dev/null

# Step 3: 如有需要，提取方法/实验节（按页码范围）
# 被反爬时加 --proxy
python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/pdf_fetch.py \
  "https://arxiv.org/pdf/ARXIV_ID" --pages 4-7 --max-chars 12000 --proxy 2>/dev/null

输出要求：
- 报告路径：/root/.openclaw/workspace-researcher/reports/few-shot-object-detection-deep-study.md
- 报告必须包含：
1. 主要算法对比表（方法/训练样本数/CPU推理时间/精度/适用场景）
2. 精读论文摘要（至少3篇）
3. 明确的方案推荐：针对"CPU + 1-5张图"约束，推荐 top 2-3 个最可行方案
4. 实现可行性分析
- 执行日志：追加到 /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-r3b/session.md
- freshness_type: academic
- 来源数量目标：≥ 30 条（含论文PDF）

开始时：
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher receive "少样本目标检测深度研究" task-keyence-r3b

完成后：
1. 将执行日志追加到 session.md
2. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh researcher handoff "少样本目标检测深度研究" main task-keyence-r3b
3. sessions_send 通知爱衣（agent:main:main，必须传 timeoutSeconds=0，禁止省略）：
task_id=task-keyence-r3b task=/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-r3b/task.md

⚠️ 爱衣质检 SOP（收到最终通知后执行）

Step 1：评估工作区大小

du -sb /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-r3b/

• 超过 80KB → 跳至「超限处理」
• 未超过 80KB → 继续 Step 2

Step 2：读取 session.md

wc -l /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-r3b/session.md

若行数 N > 0，read session.md 全文。

Step 3：质检要点

任务特定检查：
- 是否有算法对比表（含CPU推理时间数据）？
- 是否精读了至少 3 篇论文PDF（有 pdf_fetch.py 提取记录）？
- 是否有明确的方案推荐（针对 CPU + 1-5张图）？
- 推荐方案是否给出了具体实现路径？
- 来源数量是否 ≥ 25 条？

Step 4：输出结论

通过 →
1. 立即启动 task-keyence-r4a：
- 重置 researcher session：
bash python3 -c " import json f='/root/.openclaw/agents/researcher/sessions/sessions.json' d=json.load(open(f)); d.pop('agent:researcher:main',None); json.dump(d,open(f,'w')) "
- 占锁 task-keyence-r4a：
bash mkdir /root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-r4a/.lock 2>/dev/null
- 发链路日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main start "旋转目标检测广度搜索" "researcher → main" task-keyence-r4a
- sessions_send 给 researcher（timeoutSeconds=0）：
task_id=task-keyence-r4a task=/root/.openclaw/workspace/tasks/task-keyence-r4a/task.md
2. 发工作日志（R3b完成）：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main done "少样本目标检测深度研究" task-keyence-r3b

不通过（rejectCount == 0） →
1. 分析问题，创建 task-keyence-r3b-retry1
2. 在原 session.md 末尾追加 rejectCount=1
3. sessions_send 给 researcher
4. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main retry "少样本目标检测深度研究" "researcher → main" researcher 1 task-keyence-r3b

rejectCount >= 1 →
1. 发工作日志：
bash /root/.openclaw/workspace/scripts/log-to-channel.sh main fail "少样本目标检测深度研究" task-keyence-r3b
2. message 主人，请裁决

超限处理（工作区 > 80KB）

1. 仅读 task.md + session.md 末尾 200 行
2. message 主人：内容繁多，建议人工审计