AI Model Autopsy

Görüntü sınıflandırma modelleri için hata analizi ve teşhis aracı. Tasarım dokümanı için bkz. 01_ai_model_autopsy_development_map.md.

PyTorch tabanlıdır (dokümandaki TF/Keras'tan bilinçli bir sapma — bkz. aşağıdaki "Dokümandan sapmalar" bölümü). v1 dokümanın ilk dört aşamasını + kural tabanlı basit neden çıkarımını kapsıyordu; v2 buna Autopsy Score (§18), Recommendation Engine (§14) ve gerçek embedding/Grad-CAM analizini (§10, §16) ekledi. v3, ayrı bir kaynak doküman olan 03_model_mutation_testing_development_map.md'yi temel alan Model Mutation Testing'i ekledi: autopsy mutate, modeli kontrollü biçimde bozup (weight noise/zeroing, neuron ablation, activation replacement, layer freezing, quantization) mevcut tanı sinyallerinin bu bozulmayı fark edip etmediğini ölçer. v4, Run Comparison'ı (autopsy compare, iki report.json'u karşılaştırıp accuracy/health-score/ sınıf bazlı delta'ları ve cause_type küme diff'ini çıkarır), hafif Dataset Quality kontrollerini (autopsy run'a entegre; düşük çözünürlük/ tam kopya/okunamayan dosya taraması, artık Autopsy Score'un bir alt-skoru), Smart Target Selection + Mutation Difficulty'i (autopsy mutate --smart-target-selection, gradyan-tabanlı saliency ile katman/kanal seçimi + her mutant için easy/medium/hard zorluk etiketi), ayrı bir araç olan Dataset Contamination Detector'ı (autopsy contaminate, kaynak doküman 02_dataset_contamination_detector_development_map.md'nin MVP'si — train/test split'leri arasında SHA256 exact-duplicate + dHash near-duplicate sızıntısı arar) ve Object Detection Evaluation'ı (autopsy detect-eval, evaluation-only bir MVP — elde var olan tahmin+ground-truth kutularından IoU-tabanlı mAP hesaplar, tam entegrasyon DEVIR §8.5'te kapsam dışı kalmaya devam ediyor) ekledi.

v4 Durumu: Tamamlandı

v4 yol haritasının tüm maddeleri tamamlandı:

1. ✅ Run Comparison — autopsy compare
2. ✅ Dataset Quality Kontrolleri — autopsy run'a entegre
3. ✅ Smart Target Selection + Mutation Difficulty — autopsy mutate --smart-target-selection
4. ✅ Dataset Contamination Detector — autopsy contaminate
5. ✅ Object Detection Evaluation — autopsy detect-eval (evaluation-only MVP)
6. — AutoCNN Optimizer ilişkisi — Autopsy tarafında aksiyon gerektirmiyor (ayrı, tüketici bir proje)

v4 sonrası ek bir özellik olarak (resmi yol haritasının parçası değil): Input Mutation Testing (doküman 03 §15) — modeli değil girdiyi (fotoğrafı) bozar (brightness/contrast/blur/noise/crop/rotation/compression/ resize), orijinal modelin bunu fark edip etmediğini ölçer. Bkz. Input Mutation Testing.

Kurulum

python -m venv .venv
.venv/Scripts/pip install -e ".[dev]"

GPU'lu bir kurulum için (CUDA 12/13 uyumlu bir sürücü varsa) torch'u ayrıca uygun --index-url ile kurmanız gerekebilir; bkz. pytorch.org/get-started.

Kullanım

Model + veri kümesi ile

autopsy run \
  --model model.pt \
  --dataset ./test \
  --output ./report

• --model: TorchScript (torch.jit.script/trace ile kaydedilmiş) dosya önerilir. Bir state_dict kaydıysa --model-def paket.modul:fonksiyon ile model iskeletini kuran bir fabrika fonksiyonu vermeniz gerekir. Tam pickled bir nn.Module ise --allow-unsafe-load gerekir (rastgele kod çalıştırabileceğinden yalnızca güvendiğiniz dosyalarla kullanın).
• --dataset: ImageFolder düzeninde bir dizin (her sınıf kendi alt klasöründe). Sınıf isimleri klasör adlarından alfabetik sırayla çıkarılır — modelin eğitimdeki sınıf sırasıyla eşleşmiyorsa --class-names a,b,c ile düzeltin.
• --train-dataset: opsiyonel; verilirse overfitting kontrolü (train-val accuracy farkı) etkinleşir.
• --preprocess preprocess.yaml: eğitimde kullanılan resize/normalize değerleri farklıysa mutlaka sağlayın:

  resize: [224, 224]
  normalize:
    mean: [0.485, 0.456, 0.406]
    std: [0.229, 0.224, 0.225]
  

  Verilmezse ImageNet varsayılanı kullanılır ve rapora bir uyarı düşülür.
• --output-type auto|logits|probs: model çıktınız softmax uygulanmış olasılık değilse (PyTorch modellerinde yaygın), auto bunu tespit etmeye çalışır ama garantili değildir; şüphede kaldığınızda açıkça belirtin.
• --embedding-layer LAYER_NAME (§10): modelin belirtilen katmanından (örn. features) özellik vektörü yakalar; PCA→t-SNE ile 2 boyutlu bir scatter plot üretir ve "class overlap" tanısını embedding benzerliğiyle güçlendirir. Yalnızca --model-def (state_dict) ile yüklenen canlı nn.Module'lerde güvenilir çalışır — TorchScript modellerde (torch.jit.load) Python hook dispatch'i atlandığından ampirik bir self-test yapılır; desteklenmezse rapora uyarı düşülür ve bölüm sessizce atlanır (çökmez).
• --gradcam-layer LAYER_NAME (§16): hard example'lar için Grad-CAM overlay'i üretir (örn. features.14 — son konvolüsyon katmanı). Aynı TorchScript kısıtına tabidir; --gradcam-max-examples (varsayılan 8) ile üretilecek overlay sayısı sınırlanır.

Hazır tahminlerle (model/dataset olmadan)

Modeli veya görüntüleri paylaşamıyorsanız, doğrudan tahmin dizileriyle çalıştırabilirsiniz:

autopsy run \
  --predictions probs.npy \
  --labels y_true.npy \
  --class-names cat,dog,bird \
  --output ./report

probs.npy: (N, num_classes) şeklinde logit ya da olasılık matrisi. labels.npy: (N,) şeklinde gerçek etiketler (0-indeksli).

Çıktı

report/
├── index.html          # tek dosyalık, tüm görselleri gömülü rapor
├── report.json          # makine tarafından işlenebilir tam sonuç
├── confusion_matrix.png
└── examples/             # hard example görüntülerinin kopyaları (varsa)
    └── wrong_high_confidence/

index.html kendi kendine yeterlidir — grafikler ve örnek görüntü küçük resimleri base64 olarak gömülüdür, harici dosyaya bağımlı değildir.

Model Mutation Testing (v3)

"Modelimizi bozduğumuzda mevcut tanı sinyallerimiz bunu fark edebiliyor mu?" sorusuna cevap arar. Modeli kontrollü biçimde mutasyona uğratır (her mutasyon modelin bir kopyası üzerinde uygulanır, orijinal asla değişmez), her mutantı aynı run_model_inference/build_eval_result hattından geçirip orijinalle karşılaştırır, ve mevcut tanı katmanının (accuracy, sınıf başına recall, ECE, Autopsy Score, infer_causes'ın ürettiği cause_type kümesi) bu bozulmayı yakalayıp yakalamadığına bakar.

autopsy mutate \
  --model model.pt \
  --dataset ./test \
  --operators weight_noise,weight_zeroing,neuron_ablation,layer_freezing,quantization,activation_replacement \
  --mutants-per-operator 20 \
  --output ./mutation_report

• Model/dataset yükleme bayrakları (--model-def, --allow-unsafe-load, --device, --preprocess, --class-names, --output-type vb.) autopsy run ile birebir aynıdır. --predictions/--labels modu yoktur — mutasyon testi gerçek bir modeli mutasyona uğratmayı gerektirir.
• --operators: weight_noise, weight_zeroing, neuron_ablation, layer_freezing, quantization ağırlık-seviyesindedir — model.named_parameters() üzerinden doğrudan çalışırlar, TorchScript dahil her model türünde güvenle çalışır. activation_replacement tek istisna: modül ağacında gerçek bir değişiklik yaptığından (setattr) --embedding-layer/--gradcam-layer ile aynı ampirik self-test + zarif atlama desenine tabidir — yalnızca --model-def (state_dict) ile yüklenen canlı nn.Module'lerde güvenilir çalışır.
• --mutants-per-operator: operatör başına kaç rastgele mutant üretileceği (hedef katman + parametreler --seed'e göre deterministik seçilir).
• --target-layers: verilmezse modeldeki weight'li katmanlardan örneklenir.
• --max-eval-samples: büyük test setlerinde her mutant için tüm veri kümesini taramak yerine sabit boyutlu bir alt küme kullanır (performans).
• Killed/survived kararı MutationThresholds (accuracy düşüşü, sınıf recall düşüşü, ECE artışı, Autopsy Score düşüşü, yeni cause_type belirmesi) ile verilir; çöken ya da NaN/Inf üreten mutantlar INVALID sayılıp mutation-score paydasından hariç tutulur.

Çıktı:

mutation_report/
├── index.html                     # tek dosyalık, tüm görselleri gömülü rapor
├── report.json                    # her mutant + özet (killed/survived/invalid, mutation_score)
├── mutation_score_by_operator.png
└── mutation_heatmap.png           # katman x operatör

Zayıf/güçlü bir test suite'in aynı mutant kümesinde nasıl farklı mutation score'lara ulaştığını gösteren uçtan uca bir demo için bkz. examples/mutation_demo.py.

Smart Target Selection ve Mutation Difficulty (v4)

autopsy mutate \
  --model model.pt --dataset ./test \
  --smart-target-selection \
  --output ./mutation_report

• --smart-target-selection (opt-in, varsayılan kapalı): katman/kanal seçimini uniform rastgele yerine gradyan-tabanlı bir "saliency" sinyaliyle ağırlıklandırır (Optimal Brain Damage tarzı Taylor-importance, |weight · ∂L/∂w|). Motivasyon: rastgele hedeflemenin modelin önemsiz köşelerini mutasyona uğratması, gerçek test-suite kör noktalarını gizliyordu. Kritik mimari bulgu: bu, torch.autograd.grad kullanır — v2/v3'ün tekrar karşılaştığı "forward/backward HOOK TorchScript'te atlanabilir" sorunundan (bkz. core/hooks.py) TAMAMEN FARKLI bir mekanizma olduğundan TorchScript dahil her model türünde hiçbir self-test/ fallback gerekmeden çalışır.
  • --saliency-max-samples (varsayılan 256): saliency hesabında kullanılan örnek sayısı.
  • --saliency-temperature (varsayılan 2.0): ağırlıklandırmanın yumuşaklığı — yüksek değer uniforma yaklaşır, düşük değer en yüksek-saliency katmanı(ları) daha güçlü önceliklendirir.
  • Opt-in olma nedeni: mevcut --seed reprodüktibilitesini ve committed örnek raporları sessizce değiştirmemek.
  • GPU'da saliency hesaplaması cudnn'in non-deterministik kernellerini kullanabilir — --seed diğer mutasyon adımlarında tam reprodüktibilite sağlasa da smart-selection'ın katman dağılımı GPU'da hafifçe değişebilir.
• Mutation Difficulty: her mutant için difficulty_score/ difficulty_label (easy/medium/hard) — "en ayırt edici sinyalin" (accuracy/recall/ECE/health-score delta'sı ya da yeni cause_type) kendi kill eşiğine göre normalize edilmiş oranı. hard (eşiğin çok altında survived) test suite'in kör noktalarını gösterir — rapor özetinde hard_survived sayacı ve HTML'de "Hard Survived" kartı + survived mutant listesinde difficulty badge'i olarak görünür.

Input Mutation Testing (doküman 03 §15)

Yukarıdaki operatörler modelin ağırlıklarını bozar; bu ayrı kategori modeli hiç değiştirmeden girdiyi (fotoğrafı) bozup orijinal modelin bunu fark edip etmediğini ölçer — "modelimiz bulanık/karanlık/gürültülü fotoğraflara karşı dayanıklı mı?" sorusuna cevap. Aynı autopsy mutate komutu, aynı --operators bayrağı üzerinden, ağırlık operatörleriyle serbestçe karıştırılarak kullanılır:

autopsy mutate \
  --model model.pt --dataset ./test \
  --operators weight_noise,input_blur,input_noise,input_compression \
  --output ./mutation_report

8 operatör (hepsi input_ önekiyle, opt-in — DEFAULT_MUTATION_OPERATORS'a dahil DEĞİL, yalnızca açıkça --operators'a eklenirse çalışır): input_brightness, input_contrast, input_blur, input_noise, input_crop, input_rotation, input_compression, input_resize. Her biri saf bir PIL-uzayı dönüşümü, --preprocess'in Resize/ToTensor/Normalize adımlarından ÖNCE, ham piksel uzayında uygulanır (autopsy/mutation/ input_operators.py) — yeni pip bağımlılığı yok (Pillow zaten torchvision'ın transitive bağımlılığı).

• Her operatörün parametre ızgarası ayrı bir CLI bayrağıyla ayarlanabilir (örn. --input-blur-radii, --input-noise-sigmas) — mevcut --weight-noise-sigmas vb. ile birebir aynı desen.
• Mutantlar hiçbir katman/kanal hedeflemediğinden rapor/heatmap'te sabit bir pseudo-layer olan "(girdi)" ile görünür — verdict.py'nin zaten layer_name=None için kullandığı "(bilinmiyor)" deseniyle aynı, gerçek bir model katmanına karşılık gelmez.
• Bilinçli sadeleştirmeler: input_crop her zaman merkezden kırpar (rastgele ofset yok); input_rotation döndürülen köşeleri siyahla doldurur (fillcolor=(0,0,0), ImageNet-C tarzı corruption benchmark'larının da yaptığı gibi bilinçli bir seçim, gizli bir varsayılan değil).
• Performans notu: ImageFolder zaten HER __getitem__ çağrısında diski yeniden okuyor (caching yok) — bu, input mutasyonuna özgü yeni bir maliyet sınıfı DEĞİL. Gerçek ek maliyet yalnızca PIL transform'unun kendisi (en pahalısı JPEG round-trip + Gaussian blur).
• --smart-target-selection input operatörlerini etkilemez (hiçbir ağırlık/ gradyan sinyali kullanmazlar) — saf-input çalıştırmalarında saliency hesaplaması otomatik olarak atlanır.

Run Comparison (v4)

İki autopsy run koşusunun report.json çıktısını karşılaştırır — "modeli değiştirdik, gerçekten iyileşti mi?" sorusuna cevap arar. Repo geçmişi ya da ayrı bir depolama katmanı gerektirmez, yalnızca iki report.json dosyası okur.

autopsy compare \
  --before report_a/report.json \
  --after report_b/report.json \
  --output ./compare_report

• --before/--after: karşılaştırılacak iki autopsy run çıktısının report.json yolu. Şema uyumu için aşağıdaki Artifact şema versiyonlama bölümüne bakın.
• Accuracy/macro-F1/weighted-F1/health-score/ECE delta'ları.
• Sınıf başına recall/precision/f1 delta'ları (bar grafik + tablo). before ve after farklı class_names kümelerine sahipse (örn. sınıf eklendi/ çıkarıldı) çökmez — uyarı basar, yalnızca ortak sınıfları karşılaştırır.
• cause_type küme diff'i — mutation/verdict.py'nin evaluate_mutant'ta kullandığı new_cause_types deseninin (küme farkı) doğrudan yeniden kullanımı: yeni beliren / kaybolan / kalıcı nedenler.
• Confusion-pair kaymaları — hangi (true, predicted) çiftinin oranı en çok değişmiş, ilk 20.
• verdict: health-score delta'sına göre improved/regressed/unchanged.

Çıktı:

compare_report/
├── index.html   # tek dosyalık, gömülü görselli rapor
└── report.json  # makine tarafından işlenebilir tam diff

Historical Autopsy — N koşumluk trend (v5)

compare iki koşumu karşılaştırır; autopsy history N koşumu zaman ekseninde dizip accuracy / Autopsy Score / alt skor trendini çıkarır — "son bir aydır gidişat ne yönde?" sorusuna cevap arar.

compare gibi ayrı bir depolama katmanı gerektirmez: yeni bir veritabanı, servis ya da kalıcı index yoktur. Koşum deposu, elinizde zaten duran report.json dosyalarının kendisidir; history onları okur ve hiçbirine dokunmaz.

# Bir çıktı ağacını tara (report.json'lar özyinelemeli bulunur)
autopsy history --scan ./reports --output ./history_report

# Ya da koşumları açıkça ver (ikisi birlikte de kullanılabilir)
autopsy history --runs run_a/report.json run_b/report.json --output ./history_report

• Zaman ekseni raporun kendi generated_at alanından gelir (şema v2). Alanı taşımayan eski (v1) raporlarda dosya mtime'ına düşülür ve bu her koşum için timestamp_source olarak açıkça raporlanır — kopyalanmış ya da checkout edilmiş dosyalarda sıranın yanıltıcı olabileceği saklanmaz.
• Seriler: accuracy · macro-F1 · weighted-F1 · Autopsy Score · ECE, artı her Autopsy Score alt skoru için ayrı bir seri. Hesaplanamamış bir alt skor (N/A) grafikte boşluk kalır, sıfıra çevrilmez.
• verdict: pencerenin ilk ve son koşumu arasındaki health-score delta'sına göre improved/regressed/unchanged — eşik compare ile aynıdır.

Farklı şema sürümleri sessizce karışmaz. Trend, tanımı gereği bir geliştirme penceresine yayılmış koşumları okur; sürüm farkı istisna değil normal durumdur. history bu yüzden compare'in şema guard'ını aynen uygular:

Durum	Davranış
Sürümsüz (v5 öncesi), okunamayan ya da ileri sürümlü rapor	Trend'in dışında bırakılır; gerekçesi excluded_runs'ta, CLI çıktısında ve HTML'de adıyla yazar
autopsy.run olmayan bir artifact (ör. bir autopsy compare çıktısı — o da report.json adıyla yazılır)	Trend'in dışında bırakılır, ne olduğu söylenir
Kabul edilen ama farklı sürümlü koşumlar	Kısmi trend: yalnız tüm sürümlerin ortak alanları çizilir, KISMİ TREND banner'ı basılır, comparability bloğu atlanan bölümleri adlandırır

comparability compare'inkinin N'li karşılığıdır ve aynı invariant'ı taşır — partial ayrıca hesaplanmaz, sürüm çokluğundan türer:

"comparability": {
  "partial": true,
  "anchor": {"artifact": "autopsy.run", "version": 2},
  "versions_present": [1, 2],
  "compared_sections": ["autopsy_score", "class_stats", "confusion_pairs", "ece", "likely_causes", "overall_metrics"],
  "skipped_sections": [
    {"section": "generated_at", "reason": "yalnız şema v2 koşumlarında var, v1 koşumlarında yok"}
  ]
}

Çıktı:

history_report/
├── index.html   # tek dosyalık, gömülü trend grafikli rapor
└── report.json  # autopsy.history artifact'i: seriler, koşumlar, dışlananlar

Artifact şema versiyonlama (v5)

run · mutate · contaminate · detect-eval · compare · history komutlarının ürettiği her report.json kendini tanıtır: dosyanın kökünde bir schema bloğu bulunur.

{
  "schema": {
    "artifact": "autopsy.run",
    "version": 2,
    "generator": {"tool": "ai-model-autopsy", "version": "0.1.0"}
  }
}

• artifact: sabit değerlerden biri (autopsy.run · autopsy.mutate · autopsy.contaminate · autopsy.detect_eval · autopsy.compare · autopsy.history).
• version: tamsayı ve her artifact türü için bağımsız sayar — bir komutun şeması genişlediğinde yalnızca kendi sayacı artar.
• generator: tanılama amaçlıdır; hiçbir kararın girdisi değildir.

autopsy compare bu bloğa göre davranır — bir sürüm uyuşmazlığında sessizce "tam karşılaştırma gibi görünen" kısmi bir çıktı üretmez:

Durum	Davranış	Exit
İki sürüm de var ve eşit	Tam karşılaştırma	0
İki sürüm de var, farklı, ikisi de okunabilir aralıkta	Kısmi karşılaştırma — yalnız iki şemanın ortak alanları; KISMİ KARŞILAŞTIRMA banner'ı, HTML'de uyarı şeridi, report.json'da comparability bloğu	0
Bir tarafta sürüm yok (v5 öncesi rapor)	Durur, tek satırlık mesaj: raporu autopsy run ile yeniden üretin	1
Bir taraf daha yeni bir sürüm	Durur: aracı güncelleyin	1

Kısmi karşılaştırmada neyin karşılaştırıldığı report.json'da açıkça yazar:

"comparability": {
  "partial": true,
  "before": {"artifact": "autopsy.run", "version": 1},
  "after":  {"artifact": "autopsy.run", "version": 2},
  "compared_sections": ["autopsy_score", "class_stats", "confusion_pairs", "ece", "likely_causes", "overall_metrics"],
  "skipped_sections": [
    {"section": "...", "reason": "after şeması v2'de var, before şeması v1'de yok"}
  ]
}

Yazma her zaman güncel sürümledir; eski sürüm üretme modu yoktur.

Sürüm geçmişi:

Artifact	Sürüm	Değişiklik
autopsy.run	1	v5 açılışı — sürümleme öncesindeki alan kümesi
autopsy.run	2	generated_at eklendi (autopsy history'nin zaman ekseni)

Dataset Quality Kontrolleri (v4)

autopsy run'a entegre, hafif bir veri-kalite taraması (ayrı bir araç değil) — model+dataset modunda --dataset'teki her görüntü bir kez okunup üç şey kontrol edilir:

• Düşük çözünürlük: DiagnosisThresholds.dataset_quality_min_width/ _min_height (varsayılan 64x64) altındaki görüntüler, sınıf başına sayılır.

• Tam kopya: SHA256 hash'i aynı olan dosyalar bir "duplicate group"da toplanır.

• Okunamayan/bozuk dosya: PIL ile decode edilemeyen dosyalar tespit edilir ve değerlendirmeden otomatik olarak hariç tutulur — aksi halde tek bir bozuk dosya inference sırasında tüm autopsy run'ı çökertirdi. Düşük çözünürlük ve tam kopyalar hariç tutulmaz, yalnızca raporlanır.

• Boş / neredeyse-boş görüntü (doküman 01 §17): gri ton standart sapması DiagnosisThresholds.dataset_quality_empty_std_threshold (varsayılan 1.0) altındaki görüntüler. Tek renk taranmış sayfa, tamamen siyah kare gibi örnekleri yakalar; her bulgu kendi std değeriyle raporlanır ki eşik dataset'e göre kalibre edilebilsin. Bu kontrol her zaman koşar — dosya zaten okunup decode edildiği için ek I/O getirmez.

Sonuçlar rapora üç şekilde yansır: (1) warnings listesine kısa özet uyarılar, (2) Autopsy Score'un artık gerçek veriyle beslenen "Dataset Quality" alt-skoru (önceden her zaman N/A bir placeholder'dı), (3) index.html'de ayrı bir "Dataset Quality" bölümü (sınıf-başına tablo + duplicate/unreadable/boş listeleri) ve report.json'da dataset_quality anahtarı (--predictions modunda null). Alt skorun cezası dört terimden oluşur: okunamayan + düşük çözünürlük + fazladan tam kopya + boş görüntü oranı. Çözünürlük ve boşluk eşikleri için henüz bir CLI bayrağı yok — DiagnosisThresholds üzerinden programatik olarak değiştirilebilir.

Split-içi near-duplicate taraması (opt-in)

autopsy run --near-duplicate-scan, aynı dataset İÇİNDE dHash + Hamming mesafesiyle yakın kopya arar. Üç bilinçli kısıt:

• Varsayılan kapalı. Karşılaştırma O(n²); ölçülen eğri t ≈ 1,15e-8·n² (10.000 görüntüde ~1 sn, 50.000'de ~29 sn). Bayrak verilmezse report.json bu bloğu hiç taşımaz.
• Üst sınır --near-duplicate-max-images (varsayılan 50.000). Sınır aşılırsa tarama sessizce değil, skipped_reason + warnings satırıyla atlanır.
• Autopsy Score'a GİRMEZ. autopsy contaminate için geçerli olan kalibrasyon uyarısı (aşağıda) burada da geçerli: düşük görsel çeşitlilikli bir dataset'te dHash yüz binlerce çift üretebilir. Skora bağlansaydı dataset_quality alt skoru böyle dataset'lerde anlamını yitirirdi.

Çıktı, çiftlerin listesi değil bir mesafe histogramıdır (mesafe → çift sayısı): n=10.000'de çift listesi ~112 MB'a çıkabildiği için hiç materyalize edilmez. Dar kova (Hamming d<=2) görüntü başına ortalama en az bir çift içeriyorsa rapor signal_diluted bayrağını kaldırır ve warnings'e "eşikleri kalibre etmeden bu sayıyı bulgu olarak okumayın" satırını ekler.

dHash primitifleri (compute_dhash, hamming_distance, find_candidate_pairs, distance_histogram) autopsy/core/hashing.py'de tek kaynak olarak durur; autopsy/contamination/hashing.py eski import yolunu yaşatan bir re-export shim'dir.

Dataset Contamination Detector (v4)

"Model gerçekten öğreniyor mu, yoksa test verisini bir şekilde daha önce gördü mü?" — train/validation/test split'leri arasında exact/near-duplicate sızıntısı arayan ayrı bir araç (autopsy run'a entegre değil, model/ dataset-under-test gerektirmez). Kaynak spesifikasyon: 02_dataset_contamination_detector_development_map.md (repoya kopyalanmadı, kapsamı tam bir "ML dataset integrity auditor" — bu MVP §1-6/§11/§15/§17'sini kapsıyor, pretrained deep-embedding/group-video-label-leakage/FAISS ölçeklendirme bilinçli olarak kapsam dışı, aşağıya bkz.).

autopsy contaminate \
  --split train=./data/train \
  --split test=./data/test \
  --output ./contamination_report

• --split isim=yol (tekrarlı, en az 2 kez): her split standart <yol>/<sınıf>/<görüntü> (ImageFolder) düzeninde. Dizin isimlendirmesine dayalı bir varsayım YOK — mevcut autopsy run'ın --dataset/ --train-dataset açıklığıyla tutarlı.
• Exact duplicate: SHA256 tam eşleşme. Cross-split → CRITICAL, aynı split içi → LOW (redundant veri, leakage değil).
• Near/weak duplicate: manuel dHash (difference hash — imagehash kütüphanesi kasıtlı olarak KULLANILMIYOR, PIL+numpy ile birkaç satır, yeni bağımlılık yok) + Hamming mesafesi, iki kademeli eşik:
  • --near-duplicate-max-distance (varsayılan 5): yüksek güven (resize/hafif JPEG sıkıştırma) → cross-split HIGH.
  • --weak-similarity-max-distance (varsayılan 14): düşük güven (crop/ağır transform — dHash'in bilinen zayıf noktası) → cross-split REVIEW, asla CRITICAL değil.
• Disclaimer her zaman rapor üstünde görünür: "benzerlik ≠ contamination" — araç yalnızca piksel-düzeyi kanıt sunar, kesin "DATA LEAKAGE CONFIRMED" demez; REVIEW etiketli çiftler için manuel doğrulama önerilir.
• --max-pairs-in-report (varsayılan 200): report.json/index.html'e giren çift sayısını risk sırasına göre kırpar — sayaçlar (report.json'un summary alanı) hiçbir zaman kırpılmaz, truncated_pairs_count açıkça gösterilir.
• Ölçek notu: karşılaştırma tam (yaklaşık değil) ama vektörize/chunked — FAISS/LSH YOK (doküman kendi §15 "Scale"ini ayrı, ileri bir aşama olarak listeliyor). --max-images-warning (varsayılan 5000) yalnızca uyarır, engellemez; gerçek Rice train+test'te (12.500 görüntü) tam koşu ~40 saniye sürdü.
• Kalibrasyon uyarısı (gerçek veriyle doğrulandı): dHash eşikleri dataset'e göre kalibre edilmeli (doküman §19'un kendi uyarısı) — Rice Image Dataset gibi düşük görsel çeşitliliğe sahip (küçük, benzer nesneler, benzer arka plan) veri kümelerinde varsayılan eşikler yüzbinlerce near/weak-duplicate çifti üretebilir (bu sinyal seyrelir). Exact duplicate (SHA256) tespiti bundan etkilenmez — sıfır false-positive, her zaman güvenilir. Nitekim bu araç gerçek Rice train/test split'inde 6 tam kopya cross-split buldu (aynı görüntü farklı dosya adıyla hem train hem test'te) — resmi bir Kaggle split'inde bile gerçek, önceden bilinmeyen bir sızıntı.

Object Detection Evaluation (v4)

Evaluation-only, modelsiz bir MVP — DEVIR.md §8.5'in kendi notu EvalResult'ın tek-etiket-per-görüntü varsayımını değiştirmeyi gerektiren tam bir object-detection entegrasyonunu hâlâ kapsam dışı tutuyor (yeni dataset formatı, model adaptörü, her analizörün box-seviyesine yeniden yorumlanması gerektirirdi). Bu komut onun yerine: elinizde zaten olan tahmin + ground-truth kutularından IoU-tabanlı mAP/AP hesaplar — inference veya training YAPMAZ (bu yüzden bilinçli olarak detect değil detect-eval).

autopsy detect-eval \
  --predictions preds.json \
  --ground-truth gt.json \
  --output ./detection_report

Her iki JSON dosyası da aynı düz şema (COCO formatı DEĞİL — image_id/category_id dolaylılığından kaçınmak için):

[
  {"image_id": "photo1.jpg", "class_name": "person", "bbox": [10, 10, 100, 200], "score": 0.97},
  {"image_id": "photo1.jpg", "class_name": "dog", "bbox": [150, 50, 250, 180]}
]

• score yalnızca --predictions için zorunlu; --ground-truth'ta verilirse yoksayılır.
• --bbox-format xyxy (varsayılan, [x1,y1,x2,y2]) ya da xywh ([x,y,genişlik,yükseklik]).
• --iou-threshold (varsayılan 0.5, PASCAL VOC tarzı tek eşik — COCO'nun mAP@[0.5:0.95] çoklu-eşik ortalaması YOK, MVP sadeleştirmesi).
• Eşleştirme: skor DESC sıralı her prediction, aynı görüntüdeki kullanılmamış GT kutuları arasından en yüksek IoU'luyla eşleşir (COCO/ PASCAL VOC referans implementasyonlarıyla aynı greedy yaklaşım — Hungarian/ optimal atama değil).
• AP: all-point interpolation (PASCAL VOC 2010+/COCO tarzı, 11-point değil). GT'si olmayan ama tahmin edilmiş sınıflar N/A işaretlenir ve mAP ortalamasından hariç tutulur (etiketleme/taksonomi hatası uyarısı olarak raporlanır); GT'si olup hiç tahmin edilmemeyen sınıflar AP=0.0 alır ve mAP'a dahil edilir (model o sınıfı tamamen kaçırmış demektir).
• --max-examples-in-report (varsayılan 50): false positive/negative listelerini kırpar (sayaçlar tam kalır).
• Yeni pip bağımlılığı YOK (pycocotools bilinçli olarak kullanılmadı — C-extension build kırılganlığı; mAP algoritması manuel, numpy ile implemente edildi ve elle hesaplanmış bir referans örnekle doğrulandı).

Gerçek model örnekleri

Repoda gerçek modellerle üretilmiş, gerçek verili örnek raporlar bulunur:

• Rice Image Dataset (5 sınıflı pirinç türü sınıflandırması, ~%98 accuracy) — examples/rice_report/
• Face Mask Detection (Kaggle andrewmvd/face-mask-detection, orijinali bir obje tespiti veri seti — XML kutulardan yüzler kırpılıp 3 sınıflı with_mask/without_mask/mask_weared_incorrect bir sınıflandırma görevine dönüştürüldü; doğal olarak çok dengesiz — mask_weared_incorrect sınıfında yalnızca 98 örnek. Autopsy'nin class-imbalance/representation- problem tanılarını ve Model Mutation Testing'i gerçek, zorlu bir veri setinde doğrulayan bir örnek):
  • autopsy run raporu — examples/face_mask_report/
  • autopsy mutate raporu — examples/face_mask_mutation_report/

Geliştirme

.venv/Scripts/pytest tests/ -v

Sentetik hata senaryolarını (doküman §19 test planı — gerçek bir CNN eğitip beklenen teşhisin çıktığını doğrular) çalıştırmak için:

.venv/Scripts/python examples/synthetic_faults.py

Model Mutation Testing'in "zayıf vs güçlü test suite" demosunu (03 dokümanı §26) çalıştırmak için:

.venv/Scripts/python examples/mutation_demo.py

Mimari

ModelAdapter ─┐
              ├─→ PredictionEngine ─→ EvalResult ─┬─→ MetricsAnalyzer
DatasetLoader ┘                                   ├─→ ConfusionAnalyzer
                                                   ├─→ ClassFailureAnalyzer
                                                   ├─→ ConfidenceAnalyzer
                                                   └─→ HardExampleMiner
                                                           │
                                                    CauseInference (heuristik)
                                                           │
                                                    ReportGenerator (HTML + JSON + PNG)

EvalResult, tüm analizörlerin paylaştığı tek veri kaynağıdır; analizörler modele veya görüntülere hiç dokunmaz. Bu sayede --predictions modu model yüklemeyi tamamen atlayabilir.

v2'de bu ilkeye bir istisna: embedding/Grad-CAM, EvalResult üretilirken (core/engine.py'nin tek inference geçişi içinde, core/hooks.py üzerinden) modele dokunmak zorunda — ama sonucu yine EvalResult.embeddings'e yazıp analizörlere (analyzers/embedding_analysis.py) modelden bağımsız, salt-numpy bir arayüz sunuyor.

v3'te autopsy/mutation/ (inspector.py, operators.py, verdict.py, engine.py) autopsy run'ın hiçbir koduna dokunmadan çalışır: modeli bir kez yükler, kopyasını mutasyona uğratır, aynı run_model_inference/ build_eval_result çiftinden ve aynı analizör/infer_causes katmanından geçirip orijinalle karşılaştırır. core/hooks.py'ye yalnızca activation_replacement operatörü için eklenti yapıldı (supports_module_surgery/set_submodule_by_name) — aynı "sabit isinstance yerine ampirik self-test" ilkesiyle.

Dokümandan sapmalar

Doküman	Durum	Gerekçe / not
§5: TensorFlow/Keras MVP	PyTorch	Windows'ta TF 2.11+ CPU-only; PyTorch native CUDA desteği var
§10 Embedding (PCA/t-SNE/UMAP)	v2'de var	--embedding-layer; UMAP yerine PCA→t-SNE (sklearn, ek bağımlılık yok)
§14 Recommendation Engine	v2'de var	Her hipotezin cause_type'ına göre statik öneri listesi
§16 Grad-CAM	v2'de var	--gradcam-layer; SHAP eklenmedi
§18 Autopsy Score	v2'de var, v4'te tamamlandı	0-100 sağlık skoru + alt skorlar (Dataset Quality alt-skoru v4'e kadar N/A placeholder'dı, artık gerçek veriyle besleniyor)
§11 Kural 3 (class overlap)	v2'de yükseltildi	--embedding-layer verilirse embedding cosine similarity + confusion birleşik kanıt; verilmezse v1'in confusion-only sürümüyle birebir aynı
§17 Dataset-level diagnosis	v4'te hafif bir alt kümesi var	Tam "proje #2" entegrasyonu (bu depoda mevcut değil) hâlâ kapsam dışı; v4 yalnızca çözünürlük/tam-kopya/okunamayan-dosya taramasını autopsy run'a ekledi (bkz. "Dataset Quality Kontrolleri")
§20 Object detection / segmentation / NLP	Yok	Kapsam dışı — image classification odağı korunuyor
§20 Deney/versiyon karşılaştırma	v4'te var	autopsy compare — iki report.json'u karşılaştırır, repo geçmişi/depolama katmanı gerektirmez
§20 Historical autopsy	v5'te var	autopsy history — N report.json'un zaman içindeki trendi; compare ile aynı ilke, ayrı depolama katmanı yok (bkz. "Historical Autopsy")

TorchScript kısıtı: --embedding-layer/--gradcam-layer, PyTorch'ta register_forward_hook/register_full_backward_hook'un torch.jit.load ile yüklenen RecursiveScriptModule'lerde çalışmaması nedeniyle yalnızca --model-def (state_dict) yolunda garantili çalışır. Kurulu PyTorch sürümünde gözlenen bu davranış tests/test_hooks.py'de regresyon testiyle kilitlendi — TorchScript modellerde ampirik self-test yapılır, desteklenmezse uyarıyla atlanır (çökmez).

Model Mutation Testing dokümanından (03) sapmalar

v3, ana tasarım dokümanından (01) değil, ayrı bir kaynak dokümandan (03_model_mutation_testing_development_map.md) geliyor — bu yüzden ayrı bir sapma tablosu:

Doküman (03)	Durum	Gerekçe / not
§9 Weight noise	var	apply_weight_noise — model.named_parameters() üzerinde doğrudan, TorchScript-güvenli
§10 Weight zeroing	var	apply_weight_zeroing — random / largest / smallest magnitude stratejileri
§11 Neuron ablation	var	apply_neuron_ablation — ağırlık-seviyesinde (kanal weight satırı + bias sıfırlama), forward hook değil
§12 Activation mutation	var	apply_activation_replacement — tek ağırlık-dışı operatör; core/hooks.py'nin ampirik self-test desenini kullanır, yalnızca --model-def yolunda garantili
§5 Layer freezing	yeniden yorumlandı	Bu pipeline yalnızca inference yapar (eğitim döngüsü yok) — requires_grad=False'un tek başına hiçbir çıktı etkisi olmaz. Bunun yerine "katman hiç öğrenmemiş gibi davransın": weight/bias taze (Kaiming-uniform benzeri) değerlerle değiştirilir
§14 Quantization	var (manuel)	torch.ao.quantization'ın QConfig/observer makinesi yerine manuel fp16/int8 round-trip — keyfi/TorchScript modellere karşı kırılgan değil, yeni bağımlılık gerektirmiyor
§13 Layer/mimari mutasyonlar (silme, bypass)	Yok	Dokümanın kendi §4 MVP sınırı: "İlk aşamada layer silme gibi mimari mutasyonları daha sonraya bırak"
§15 Input mutations	var	input_operators.py — 8 operatör (brightness/contrast/blur/noise/crop/rotation/compression/resize), modeli değil girdiyi bozar; aynı autopsy mutate --operators bayrağı üzerinden ağırlık operatörleriyle karıştırılır (bkz. "Input Mutation Testing")
§24 Smart/gradyan-güdümlü mutasyon seçimi	v4'te var	--smart-target-selection — gradyan-tabanlı saliency (`
§25 Mutation difficulty scoring	v4'te var	Her mutant için difficulty_score/difficulty_label (easy/medium/hard) — en ayırt edici sinyalin kill-eşiğine göre normalize oranı
§21-23 Tam robustness matrix / clustering / heatmap	basitleştirilmiş	by_operator/by_layer özeti + katman×operatör heatmap var; ayrı bir kategori-clustering katmanı yok
§30 V2 (transformer/attention/LoRA/adapter mutasyonları, dağıtık çalıştırma)	Yok	Kapsam dışı — bu proje CNN/image classification odaklı