# 槍枝檢測模型訓練記錄

## 時程

| 時間 | 事件 |
|------|------|
| 12:40 | 開始下載 HuggingFace 槍枝資料集（70MB） |
| 12:42 | 下載完成，解壓發現僅有圖片無標註 |
| 12:44 | 下載 valid.zip（含 `_annotations.coco.json`） |
| 12:50 | 轉換 COCO → YOLO 格式（905 張） |
| 13:00 | 開始 YOLOv8n 訓練（100 epochs, batch=8, imgsz=640） |
| 13:06 | 完成 Epoch 1（mAP50=0.197） |
| 13:07 | 完成 Epoch 2 |
| 13:08 | Epoch 3 進行中... |

## 訓練配置

- Model: YOLOv8n（6.5MB，transfer learning）
- Dataset: 905 images（805 train / 100 val）
- Classes: grenade, knife, pistol, rifle
- Batch: 8
- Device: MPS（Apple Silicon GPU，~2.25GB VRAM）
- Per epoch: ~42s
- Early stopping: patience=20
- 預計完成: ~30-50 min

## 下一步

完成後：
1. CoreML export → ANE 優化
2. 對 Charade 關鍵場景推論測試
3. 整合進 gun_processor.py
