# 想象製造汽車的流程：
原材料（鋼板、零件） → 底盤生產線 → 發動機安裝 → 基本車架
     ↓           ↓           ↓           ↓
   輸入圖像     邊緣檢測     形狀識別     高級特徵

# Backbone的作用：
- 從原始像素中提取有用特徵
- 像發動機一樣提供"動力"
- 不直接產生最終輸出

def backbone_work(led_image):
    # 第一層：檢測像素級特徵
    # 找出亮暗變化、顏色邊界
    edge_features = detect_edges(led_image)
    
    # 中間層：組合成紋理特徵  
    # 識別條紋、斑點、色塊
    texture_features = combine_edges(edge_features)
    
    # 深層：抽象語義特徵
    # 理解"這是偏色區域"、"這是壞點羣"
    semantic_features = abstract_concepts(texture_features)
    
    return [edge_features, texture_features, semantic_features]

# 汽車製造比喻：
基本車架 → 安裝車門車窗 → 噴漆裝飾 → 質量檢測 → 成品汽車
     ↓          ↓           ↓          ↓          ↓
backbone輸出   上採樣     特徵融合    分類決策    分割圖

# Decode Head的作用：
- 把backbone的抽象特徵"翻譯"回像素分類
- 決定每個像素屬於哪個類別
- 產生最終的語義分割圖

def decode_head_work(backbone_features):
    # 輸入：backbone提取的多層次特徵
    # [小尺寸高級特徵, 中尺寸中級特徵, 大尺寸低級特徵]
    
    # 步驟1：上採樣 - 把特徵圖放大到原圖尺寸
    upsampled_features = upsample_all_features(backbone_features)
    
    # 步驟2：特徵融合 - 結合不同層次的信息
    # 高級特徵（知道這是偏色） + 低級特徵（知道具體邊界）
    fused_features = fuse_multiscale_features(upsampled_features)
    
    # 步驟3：分類決策 - 每個像素6選1
    # 對於每個像素位置，計算6個類別的概率
    segmentation_map = classify_each_pixel(fused_features)
    
    return segmentation_map  # 最終的分割結果

# 汽車製造比喻：
底盤生產線 → [質檢點1] → 發動機安裝 → [質檢點2] → 總裝 → 最終質檢
     ↓          ↓           ↓          ↓         ↓        ↓
   backbone   輔助頭1     中間層      輔助頭2    解碼頭    最終輸出

# 輔助頭的作用：
- 在訓練過程中提供額外的監督信號
- 防止"梯度消失" - 確保深層也能學到東西
- 測試時通常不用

# 沒有輔助頭的問題：
backbone → 中間層 → 更深層 → 解碼頭 → 輸出
    ↓         ↓         ↓        ↓       ↓
   學習      迷茫      更迷茫    靠猜    結果差

# 有輔助頭的好處：
backbone → 中間層 → 更深層 → 解碼頭 → 輸出
    ↓         ↓         ↓        ↓       ↓
   學習   ←[輔助頭監督] 學習  ←[輔助頭監督] 學習
           "這樣不對"       "這樣好一點"

# 傳統圖像處理流程
def traditional_led_inspection(image):
    # 1. 全局閾值分割 → 丟失局部細節
    binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    
    # 2. 邊緣檢測 → 對平滑偏色無效
    edges = cv2.Canny(image, 50, 150)
    
    # 3. 連通組件分析 → 無法理解語義關係
    labels = measure.label(binary)
    
    return defects  # 結果：漏檢率高，誤檢嚴重

# UNet的數學表達可以看作函數逼近問題
設f: ℝ^(H×W×3) → ℝ^(H×W×C)  # 輸入圖像到分割圖的映射

UNet = D ∘ E  # 解碼器∘編碼器

其中：
編碼器E: ℝ^(H×W×3) → ℝ^(h×w×d)  # 信息壓縮，特徵提取
解碼器D: ℝ^(h×w×d) → ℝ^(H×W×C)  # 信息恢復，空間重建

# 關鍵：跳躍連接確保信息守恆
跳躍連接 = 恆等映射的殘差形式：F(x) = D(E(x)) + x

# 基於UNet的Mura檢測改進
class LEDUNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 編碼器：4次下采樣，通道數[64,128,256,512,1024]
        self.encoder = ... 
        
        # 解碼器：4次上採樣，對稱結構
        self.decoder = ...
        
        # 關鍵改進：多尺度跳躍連接融合
        self.skip_fusion = MultiScaleFusion()
        
    def forward(self, x):
        # 編碼過程
        enc1 = self.enc1(x)  # 1/2尺度，檢測微觀紋理
        enc2 = self.enc2(enc1)  # 1/4尺度，區域異常
        enc3 = self.enc3(enc2)  # 1/8尺度，中等缺陷
        enc4 = self.enc4(enc3)  # 1/16尺度，宏觀不均勻
        
        # 解碼過程 + 跳躍連接
        dec4 = self.dec4(enc4) 
        dec3 = self.dec3(torch.cat([dec4, enc3], 1))  # 融合1/8尺度特徵
        dec2 = self.dec2(torch.cat([dec3, enc2], 1))  # 融合1/4尺度特徵
        dec1 = self.dec1(torch.cat([dec2, enc1], 1))  # 融合1/2尺度特徵
        
        return self.final(dec1)

class UNet:
    def __init__(self):
        self.backbone = CNN_Encoder()     # 零部件生產線
        self.decode_head = CNN_Decoder()  # 總裝配線
        self.auxiliary_head = None        # 生產線質檢點
        
    def forward(self, image):
        # 編碼過程（零部件製造）
        features = self.backbone(image)
        
        # 解碼過程（總裝配）
        main_output = self.decode_head(features)
        
        # 輔助監督（中間質檢）
        aux_output = self.auxiliary_head(features[2])  # 取中間層特徵
        
        return main_output, aux_output

# 為什麼要改這麼多？
# 因為傳統工廠部門多，每個都要調整：
# 1. 生產線標準化（backbone歸一化）
# 2. 總裝線產品類型（decode_head類別數）  
# 3. 質檢點檢查標準（auxiliary_head類別數）

# Fast-SCNN的數學建模
設輸入I ∈ ℝ^(H×W×3)

# 雙分支並行計算
空間分支: F_spatial = Conv(I)  # 保持高分辨率，學習局部細節
語義分支: F_semantic = DeepConv(I)  # 深度下采樣，學習全局上下文

# 特徵融合：哈達瑪積的廣義形式
F_fused = α⊙F_spatial + β⊙F_semantic + γ⊙(F_spatial ⊙ F_semantic)

其中⊙表示逐元素乘法，α,β,γ為可學習權重

class LEDFastSCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=6):
        super().__init__()
        # 學習下采樣：3×3卷積，stride=2
        self.learning_downsample = nn.Sequential(
            ConvBNReLU(3, 64, stride=2),  # 1/2
            ConvBNReLU(64, 128, stride=2), # 1/4
            ConvBNReLU(128, 256, stride=2) # 1/8
        )
        
        # 空間分支：1/8分辨率，保持空間細節
        self.spatial_branch = SpatialPath()
        
        # 語義分支：1/32分辨率，深度特徵提取
        self.semantic_branch = SemanticPath()
        
        # 特徵融合模塊 - 工程優化重點
        self.fusion = LEDSpecificFusion()
        
    def forward(self, x):
        # 雙分支並行
        spatial_feat = self.spatial_branch(x)  # 1/8分辨率，細節豐富
        semantic_feat = self.semantic_branch(x)  # 1/32分辨率，語義強大
        
        # 特徵融合 + 上採樣
        fused = self.fusion(spatial_feat, semantic_feat)
        return fused

class FastSCNN:
    def __init__(self):
        self.backbone = LightweightCNN()  # 快速預處理
        self.decode_head = FastDecoder()  # 主出品線
        self.auxiliary_heads = [          # 多道質檢
            AuxHead1(),  # 初級質檢
            AuxHead2()   # 高級質檢
        ]
        
    def forward(self, image):
        # 快速特徵提取（食材預處理）
        features = self.backbone(image)
        
        # 主輸出（主廚出品）
        main_output = self.decode_head(features)
        
        # 多級輔助監督（層層把關）
        aux1_output = self.auxiliary_heads[0](features[1])
        aux2_output = self.auxiliary_heads[1](features[2])
        
        return main_output, aux1_output, aux2_output

# 為什麼最複雜？
# 因為要在速度和質量間平衡，需要更多監督：
# - 主解碼頭：最終出品
# - 輔助頭1：中期檢查（防止主頭學偏）
# - 輔助頭2：前期檢查（確保基礎正確）

# 卷積操作的數學表達
卷積輸出[y] = ∑∑ w_{ij} × x_{i+m,j+n}  # 局部權重共享

# 問題：感受野有限，需要多層堆疊才能獲得全局信息
感受野增長：R_l = R_{l-1} + (k-1)×∏_{i=1}^{l-1} s_i

# 自注意力機制
Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d_k)V

# 頻域解釋：全局濾波操作
設圖像X ∈ ℝ^(N×d)，其中N=H×W個像素
自注意力 = 在全部N個像素上學習一個N×N的變換矩陣

# 物理意義：每個像素都可以直接"看到"全圖所有其他像素

# 傳統ViT的切片問題
普通切片：X_patches = einops.rearrange(x, 'b c (h p1) (w p2) -> b (h w) (p1 p2 c)', p1=patch_size)

# Segformer的重疊切片
重疊切片 = Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=7, stride=4, padding=3)

# 數學優勢：保持局部連續性，避免邊界信息丟失
信息保留率 = (感受野重疊面積) / (總切片面積) ≈ 85% (vs 傳統方法的30%)

# 傳統自注意力複雜度：O(N²)，N=H×W
# 對於512×512圖像：N=262144 → 計算量≈68.7G FLOPs

# Segformer高效注意力：
def efficient_attention(x, reduction_ratio=R):
    # 1. 序列降維
    x_reduced = AdaptiveAvgPool1d(N // R)(x)  # 序列長度壓縮R倍
    
    # 2. 計算降維後注意力
    attn = softmax(Q_reduced @ K_reduced.T / √d_k)
    
    # 3. 結果上採樣回原始維度
    output = upsample(attn @ V_reduced)
    return output

# 計算複雜度：O(N²/R) → 對於R=64，計算量減少98%

class LEDSegformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 分層Transformer編碼器
        self.encoder = MixVisionTransformer(
            embed_dims=[64, 128, 320, 512],
            depths=[3, 4, 18, 3], 
            num_heads=[1, 2, 5, 8],
        )
        
        # 輕量級解碼器 - 多尺度特徵融合
        self.decoder = MLPDecoder(
            in_channels=[64, 128, 320, 512],
            embed_dim=256,
            num_classes=6
        )
        
    def forward(self, x):
        # 分層特徵提取
        features = self.encoder(x)  # [1/4, 1/8, 1/16, 1/32尺度]
        
        # 多尺度缺陷檢測
        output = self.decoder(features)
        return output

class Segformer:
    def __init__(self):
        self.backbone = MixTransformer()  # 智能原料處理系統
        self.decode_head = SimpleMLP()    # 一體化裝配線
        
    def forward(self, image):
        # backbone提取特徵（原料加工）
        features = self.backbone(image)
        
        # decode_head直接產出結果（一體化裝配）
        result = self.decode_head(features)
        return result

# 為什麼修改簡單？
# 因為整個工廠就兩個部門，都很重要：
# 1. 原料處理系統（backbone） - 需要統一質量標準（歸一化）
# 2. 最終裝配線（decode_head） - 需要知道生產幾種產品（類別數）

def select_segmentation_model(requirements):
    """
    基於工程需求選擇分割模型
    """
    if requirements.speed > 30 and requirements.precision < 0.7:
        return FastSCNN()  # 產線實時檢測
        
    elif requirements.precision > 0.75 and requirements.data > 1000:
        return Segformer()  # 高精度離線分析
        
    elif requirements.resources < 2GB and requirements.easy_tuning:
        return UNet()  # 資源受限場景
        
    else:
        return Segformer()  # 默認選擇

# LED缺陷檢測 vs 手機HDR合成的數學統一
def technical_insight():
    # 共同點：都需要全局上下文理解
    led_defect_detection = "局部異常在全局背景下的顯著性檢測"
    hdr_fusion = "多曝光幀在全局色調一致性下的融合"
    
    # 統一數學模型：注意力權重學習
    注意力權重 = f(局部特徵, 全局上下文)
    
    # 工程遷移：將Segformer的層次注意力用於HDR融合權重預測
    return "技術本質相通，只是輸入輸出不同"

class LEDQualityAssessment:
    def __init__(self):
        self.technical_factors = [
            "單個像素異常", 
            "區域顏色一致性",
            "整體亮度均勻性",
            "動態響應特性"
        ]
        
        self.human_factors = [
            "主觀視覺舒適度",
            "使用場景適應性", 
            "價格敏感度"
        ]
        
    def comprehensive_solution(self):
        # 技術層面：多模型集成
        微觀檢測 = FastSCNN()  # 實時壞點
        宏觀評估 = Segformer()  # 全局質量
        主觀優化 = UNet()  # 視覺顯著性引導
        
        # 業務層面：價值導向
        return TechnicalSolution() * BusinessValue()

# 傳統學習方式
def traditional_learning():
    for 每個技術點 in [UNet, FastSCNN, Segformer]:
        讀論文 → 理解數學 → 寫代碼 → 調試 → 應用
    # 耗時：3-6個月

# 元學習方式  
def meta_learning():
    # 1. 讓AI總結技術本質
    技術核心 = ChatGPT.analyze("UNet、FastSCNN、Segformer的核心差異")
    
    # 2. 讓AI生成對比代碼
    對比代碼 = GitHubCopilot.generate_comparison_framework()
    
    # 3. 快速實驗驗證
    實驗結果 = AutoML.quick_test(對比代碼)
    
    # 4. 聚焦創新點
    我的創新 = 現有技術 + 領域洞察
    # 耗時：2-4周