你现在这个现象挺典型：pixel_AUROC 还可以（0.84），但 image_AUROC 很低（0.66），往往说明模型在异常图上能“局部打高分”，但在正常图上也会出现不少“尖峰噪声高分”，导致图像级分数（pred_score）与异常/正常的排序重叠，AUROC 就上不去。

下面给你一套不改网络结构（不改 FastFlow 核心结构）、优先级从高到低的提升手段（都是改数据/配置/后处理）：

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1) 先把数据划分方式改“确定”，避免训练集被 split 伤到

你已经有独立的 normal_test_dir（normal_test0），这种情况下建议把 normal_split_ratio/split_ratio 设为 0，保证训练只用 normal_dir，测试用 normal_test_dir + abnormal_dir，避免“从 normal_dir 再切走一块当 test/val”造成分布混乱。

官方 Folder 数据集的示例里就是：有 normal_test_dir 时把 normal_split_ratio: 0，并用 test_split_mode: from_dir。 (Anomalib Documentation)

你这份 config 里对应改法：

• split_ratio: 0（或 null，看你 anomalib 版本字段名）
• 保持 test_split_mode: from_dir
• normal_test_dir: normal_test0 保持

这一步有时能直接把 image_AUROC 拉一截（尤其是车载场景 normal 分布变化大时）。

---

2) 提高分辨率 / 开启 tiling（对“小异物”提升最明显）

你现在 image_size: 256 对“车载小异物”非常容易被下采样抹掉，导致图像级分数区分不开。

方案 A：直接加大 image_size

• 先试 image_size: 512（显存不够再回退）

方案 B：开启 tiling（更推荐）

Anomalib 的 tiling 就是为“小缺陷/小异物”准备的：用 tile_size/stride 把大图切成块处理，再拼回去。文档说明 tiling 主要参数是 tile_size 和 stride，并且默认会把 tiles 以 batch 方式堆叠，在不减 batch 的情况下显存通常不会爆炸式增长。 (Anomalib Documentation)

建议起步配置：

yaml
dataset:
  image_size: 512            # 或保持原始比例后再 resize
  tiling:
    apply: true
    tile_size: 256
    stride: 128              # < tile_size 表示有重叠，通常更稳
    remove_border_count: 0
    use_random_tiling: False
    random_tile_count: 16

⚠️注意：部分旧版本 anomalib 还需要加一个 tiler callback 才会真正生效（否则你以为开了，其实没切）。社区讨论里有人就踩过这个坑。 (GitHub)
（如果你用的是较新版本文档里的 pipeline，通常会自动配置；旧版本就需要手动加 callback。）

---

3) 用 ROI/裁剪把“非关注区域”去掉（对车载特别关键）

车载画面里：天空、远处建筑、反光、雨刷、水渍、仪表台边缘……这些都会在正常图里制造高响应，直接拉高正常图的 image score，从而压低 image_AUROC。

你不改网络结构也能做：

• 如果异物只会出现在某块区域（比如挡风玻璃中下部/引擎盖区域），就：
  • 用 center_crop 固定裁剪到 ROI（或你自己离线把图裁好）
• ROI 一旦稳定，image_AUROC 往往提升非常明显（因为正常分数噪声源少了）

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4) 加“不会造假异常”的数据增强，让正常分布覆盖车载光照/天气变化

FastFlow 属于一类“只学正常分布”的方法：车载场景的光照、曝光、雨雪、夜间噪声变化很大，你的正常集如果没覆盖全，模型会把这些“正常变化”当异常，直接伤 image_AUROC。

Anomalib 支持在 dataset.transform_config 里挂 Albumentations 的 yaml 做自定义增强。 (GitHub)
Albumentations 也支持把增强 pipeline 序列化成 YAML 文件。 (Albumentations)

推荐增强方向（轻量、偏“成像变化”）：

• RandomBrightnessContrast / Gamma / HueSaturationValue（轻一点）
• 少量 GaussianNoise / MotionBlur（很轻）
• 轻微仿射（小角度旋转/平移），前提是你 ROI 对齐允许

原则：增强要模拟“车载正常变化”，不要做 RandomCrop 把异物裁出来或裁没（会引入标签噪声/分布偏差）。

---

5) 把 early stopping 监控指标改成 image_AUROC（你现在在“按像素指标挑模型”）

你当前：

yaml
early_stopping:
  metric: pixel_AUROC

这会倾向于挑“像素定位更好”的 checkpoint，但你最关心的是 image_AUROC。建议改成：

yaml
early_stopping:
  metric: image_AUROC
  mode: max
  patience: 10   # 车载波动大，3 往往太激进

---

6)（非常有效但需要改一点点后处理）把图像分数从“max”改成“Top-k 均值/分位数”

很多 anomaly segmentation 管线的 image score 默认取 anomaly map 的 max，这对正常图里的单个噪声尖峰非常敏感；你现在“pixel_AUROC 不差但 image_AUROC 差”就很像这个问题。

Anomalib 的 post-processing 体系就是用来做阈值/归一化/输出格式化的，并且支持自定义 post-processor。 (Anomalib Documentation)

思路（不改网络，只改 score 聚合）：

• pred_score = mean(top 1% pixels) 或 p99(anomaly_map)
  这样正常图里零星尖峰不会把整张图打成高异常分，image_AUROC 往往会涨。

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7) 你“只想先把图像分类做上去”的捷径：把任务切到 classification 先跑通

如果你阶段目标就是 image_AUROC，Anomalib 的 Folder 数据集本身支持 task: classification（不需要 mask）。文档也明确区分了 classification/segmentation 两种任务配置方式。 (Anomalib Documentation)
你可以先用 classification task 把 image_AUROC 拉起来，再回到 segmentation 做定位优化。

---

额外提醒（别忽略）

• 你异常样本只有 200 张，AUPR 往往比 AUROC 更能反映实际效果（AUROC 有时会“看起来还行但上线误报很多”）。Anomalib 指标文档也强调 AUPR 更适合不均衡数据。 (Anomalib Documentation)
• 验证阶段异常样本对“分数归一化/阈值寻找”是有用的（尤其是你还看 F1）。文档里也提到验证阶段异常图会用于归一化和找阈值。 (Anomalib Documentation)

---

我建议你按这个顺序做（最省时间、最可能涨 image_AUROC）

1. split_ratio/normal_split_ratio → 0（确保不会乱切）
2. image_size → 512 或直接 tiling apply=true
3. 加 ROI 裁剪（去掉天空/边缘/雨刷等）
4. 加“成像变化类”增强覆盖正常分布
5. early stopping 改监控 image_AUROC
6. 仍不够就做“Top-k/分位数”图像分数聚合（只动后处理，不动网络）

如果你愿意把几张误报最高的正常图和漏检的异常图（各 5 张）截图/示例发我，我可以帮你判断到底是「分辨率/ROI问题」还是「image score 聚合尖峰问题」，并给你更精确的 tiling/裁剪参数。

可以的，你现在 transform_config.train/eval: null 就是“没开数据增强”。在 **anomalib（你这种 dataset: 配置风格）**里，最常见的做法是：

• 把 dataset.transform_config.train / eval 指向一个 Albumentations 的序列化 YAML 文件
• 并且这个 YAML 里要包含一些“必备项”（Resize / Normalize / ToTensorV2），否则容易尺寸或类型不匹配
  ——官方维护者在讨论里明确提到 Resize 和 ToTensorV2 必须要有，并且大多数模型还需要 Normalize(ImageNet)。(GitHub)

下面给你一套“能直接用”的改法（建议你先照着跑通，再微调增强强度）。

---

1）准备两个增强文件：train 用随机增强，eval 用确定性预处理

A. car_aug_train.yaml（训练增强：模拟车载光照/噪声/轻微抖动）

先别上太激进的 RandomCrop（会改变异物尺度/位置分布，很多时候会把 image_AUROC 拉崩），车载更推荐“成像变化类”增强。

yaml
__version__: 1.3.0
transform:
  __class_fullname__: Compose
  additional_targets: {}
  bbox_params: null
  keypoint_params: null
  p: 1.0
  transforms:
    - __class_fullname__: Resize
      always_apply: true
      height: 256
      width: 256
      interpolation: 1
      p: 1.0

    - __class_fullname__: RandomBrightnessContrast
      always_apply: false
      brightness_by_max: true
      brightness_limit: [-0.2, 0.2]
      contrast_limit: [-0.2, 0.2]
      p: 0.6

    - __class_fullname__: HueSaturationValue
      always_apply: false
      hue_shift_limit: [-8, 8]
      sat_shift_limit: [-15, 15]
      val_shift_limit: [-10, 10]
      p: 0.3

    - __class_fullname__: RandomGamma
      always_apply: false
      gamma_limit: [80, 120]
      p: 0.3

    - __class_fullname__: GaussNoise
      always_apply: false
      var_limit: [5.0, 30.0]
      mean: 0
      per_channel: true
      p: 0.2

    - __class_fullname__: MotionBlur
      always_apply: false
      blur_limit: [3, 5]
      p: 0.15

    - __class_fullname__: ShiftScaleRotate
      always_apply: false
      shift_limit: 0.02
      scale_limit: 0.05
      rotate_limit: 5
      interpolation: 1
      border_mode: 4
      value: null
      mask_value: null
      p: 0.25

    - __class_fullname__: Normalize
      always_apply: true
      max_pixel_value: 255.0
      mean: [0.485, 0.456, 0.406]
      std:  [0.229, 0.224, 0.225]
      p: 1.0

    - __class_fullname__: ToTensorV2
      always_apply: true
      p: 1.0
      transpose_mask: false

B. car_aug_eval.yaml（评估/测试：不要随机增强，只做确定性处理）

yaml
__version__: 1.3.0
transform:
  __class_fullname__: Compose
  additional_targets: {}
  bbox_params: null
  keypoint_params: null
  p: 1.0
  transforms:
    - __class_fullname__: Resize
      always_apply: true
      height: 256
      width: 256
      interpolation: 1
      p: 1.0

    - __class_fullname__: Normalize
      always_apply: true
      max_pixel_value: 255.0
      mean: [0.485, 0.456, 0.406]
      std:  [0.229, 0.224, 0.225]
      p: 1.0

    - __class_fullname__: ToTensorV2
      always_apply: true
      p: 1.0
      transpose_mask: false

维护者给的示例也是这种思路：train 里放随机增强，最后接 Normalize + ToTensorV2。(GitHub)

---

2）在你的 anomalib 配置里，把 transform_config 指向这两个 YAML 文件

把你 config 的这一段：

yaml
transform_config:
  train: null
  eval: null

改成（路径换成你实际放置 yaml 的路径）：

yaml
transform_config:
  train: /media/jd/4997BB1603CFE2C4/lw/liwei23/anomalib/configs/car_aug_train.yaml
  eval:  /media/jd/4997BB1603CFE2C4/lw/liwei23/anomalib/configs/car_aug_eval.yaml

---

3）两个关键坑：尺寸一致 + 不要“双重 Normalize”

坑 1：Resize(height/width) 要和你 image_size 一致

你现在 image_size: 256，那上面 YAML 的 Resize 就写 256。
如果你后面把 image_size 改 512，那 两个 YAML 里的 Resize 也一起改成 512，否则很容易出现维度不匹配（社区里经常遇到）。(GitHub)

坑 2：如果你用的是“新版本 anomalib 的 torchvision v2 augmentations 管线”，不要在增强里再 Normalize

最新文档里把 模型预处理（Resize/Normalize） 和 **数据增强（随机）**区分得很清楚，并提醒不要把 Normalize 当作 augmentation 乱塞（会产生不可控行为）。(Anomalib)
但你当前这种 dataset.transform_config（Albumentations 序列化）用法，通常是“你提供了自定义 transform 就要自己把 Normalize/ToTensorV2 补全”。(GitHub)
如果你不确定版本：跑一下 pip show anomalib 看版本号；能训练跑通就以你当前框架实际行为为准。

---

4）可选：用 Python 自动生成 YAML（避免手写格式错误）

如果你愿意用脚本生成（更稳），思路就是用 Albumentations A.save(...)（维护者示例也是这样生成的）。(GitHub)

---

如果你把这套增强加上后 image_AUROC 还是没起色，下一步我会优先让你做两件事（同样不改网络结构）：

1. 只在训练集加增强，eval/test 完全不加随机项（上面已经这么做了）
2. 把误报最高的正常图挑 20 张看看是不是“天空/雨刷/反光”等区域导致分数尖峰，然后做 ROI 或 tiling

你也可以直接贴一下：你现在 anomalib 的版本号 + 训练日志里 datamodule 打印的 transforms（或截图），我能帮你确认到底有没有真正加载到这些增强。

你这个报错不是训练过程本身炸了，而是**训练结束时写 TensorBoard “模型结构图（graph）”**的时候炸了。

从 traceback 看得很清楚：异常发生在 anomalib/utils/callbacks/graph.py 的 on_train_end，它在 TensorBoard 里用一个固定大小的假输入去 trace 模型并记录 graph（很多版本里写死 torch.ones((1,3,256,256))）。(Anomalib)
但你现在 image_size: 512，FastFlow 里一些 LayerNorm 的 normalized_shape 会按输入分辨率对应的特征图尺寸初始化（512→特征图 128×128），于是 graph logger 用 256 去 trace 时，特征图变成 64×64，就出现你看到的 mismatch：

expected [*, 64, 128, 128] but got [1, 64, 64, 64]

---

一、先把这个报错解决（两种做法，推荐先用 A）

A) 最简单：关闭 graph 记录（推荐）

把配置里这一行改掉即可：

yaml
logging:
  log_graph: false

GraphLogger 本来就是训练结束才记录（TensorBoard/Comet 都是 on_train_end），关掉不影响训练和指标。(Anomalib)

---

B) 你必须要 graph：把 graph logger 的假输入从 256 改成 512

你现在的 anomalib 版本里，graph logger 很可能写死了 256×256（你日志也印证了这一点）。(Lightrun)
做法是去你环境里改这个文件（你 traceback 里已经给出路径）：

.../site-packages/anomalib/utils/callbacks/graph.py

把类似下面这一行：

python
torch.ones((1, 3, 256, 256))

改为：

python
torch.ones((1, 3, 512, 512))

注意：如果你后面真的让 tiling 生效并且模型实际吃的是 tile_size=256 的 patch，那 graph 输入用 256 才是对的；但你现在模型明显按 512 的特征尺寸在工作，所以要先改成 512 才能过。

---

二、你问的“数据增强”怎么在 transform_config 里实现（可以改这里）

你现在：

yaml
transform_config:
  train: null
  eval: null

要做增强，就把它们改成指向 Albumentations 的 YAML 文件路径。社区维护者明确说了：通过 dataset.transform_config 指向 albumentations 配置文件即可，并且自定义 transform 文件里必须包含 Resize + ToTensorV2（大多数模型还要 Normalize 到 ImageNet）。(GitHub)

1) 先准备两个文件（建议）

car_train_aug_512.yaml（训练：随机增强 + 必备变换）

yaml
__version__: 1.3.0
transform:
  __class_fullname__: Compose
  p: 1.0
  transforms:
    - __class_fullname__: Resize
      always_apply: true
      height: 512
      width: 512
      interpolation: 1
      p: 1.0

    # ——建议从“成像变化类”开始（车载更稳）——
    - __class_fullname__: RandomBrightnessContrast
      brightness_limit: [-0.2, 0.2]
      contrast_limit: [-0.2, 0.2]
      brightness_by_max: true
      p: 0.6

    - __class_fullname__: RandomGamma
      gamma_limit: [80, 120]
      p: 0.3

    - __class_fullname__: GaussNoise
      var_limit: [5.0, 30.0]
      mean: 0
      per_channel: true
      p: 0.2

    - __class_fullname__: MotionBlur
      blur_limit: [3, 5]
      p: 0.15

    - __class_fullname__: ShiftScaleRotate
      shift_limit: 0.02
      scale_limit: 0.05
      rotate_limit: 5
      interpolation: 1
      border_mode: 4
      p: 0.25

    # ——必备：Normalize + ToTensorV2（很多 anomalib 版本自定义 transforms 时需要你显式写）——
    - __class_fullname__: Normalize
      max_pixel_value: 255.0
      mean: [0.485, 0.456, 0.406]
      std:  [0.229, 0.224, 0.225]
      p: 1.0

    - __class_fullname__: ToTensorV2
      p: 1.0
      transpose_mask: false

car_eval_512.yaml（验证/测试：只做确定性预处理，别放随机增强）

yaml
__version__: 1.3.0
transform:
  __class_fullname__: Compose
  p: 1.0
  transforms:
    - __class_fullname__: Resize
      always_apply: true
      height: 512
      width: 512
      interpolation: 1
      p: 1.0

    - __class_fullname__: Normalize
      max_pixel_value: 255.0
      mean: [0.485, 0.456, 0.406]
      std:  [0.229, 0.224, 0.225]
      p: 1.0

    - __class_fullname__: ToTensorV2
      p: 1.0
      transpose_mask: false

上面这种“train 有随机增强，eval 只有 Resize/Normalize/ToTensor”就是 anomalib 里最常见的做法。(GitHub)

---

2) 在你的 config 里引用它们

把你的配置改成这样（路径换成你真实路径）：

yaml
dataset:
  transform_config:
    train: /media/jd/4997BB1603CFE2C4/lw/liwei23/anomalib/configs/car_train_aug_512.yaml
    eval:  /media/jd/4997BB1603CFE2C4/lw/liwei23/anomalib/configs/car_eval_512.yaml

---

三、关于你现在的 tiling：确认“真的生效了”

最新文档里明确写了：要让 tiling 生效，需要 TilerConfigurationCallback 把 tiler 绑定到 model（否则可能你以为开了，实际没切）。(Anomalib)
你现在这种“旧式 config + tools/train.py”的工程，是否自动加了这个 callback取决于你这份训练脚本怎么写（很多人会漏）。所以建议你在日志里确认一下：训练时输入到模型的到底是 512 还是 256 的 tiles。

---

你现在应该立刻怎么改（最短路径）

1. 先把 logging.log_graph: false 关掉，保证能完整跑完不报错。(Anomalib)
2. 加上上面的 transform_config.train/eval 两个 YAML，先从“亮度/对比度/噪声/轻微抖动”这种增强开始。(GitHub)

如果你愿意，把你 pip show anomalib 的版本号贴一下（就一行 Version），我可以按你的具体版本给你一份完全匹配你版本的 transform/tiling/callback 配置写法，避免“新文档写法”和“旧工程写法”混用踩坑。

你这个需求本质上是：别再用 anomalib 里写死的 torch.ones((1,3,256,256)) 去 trace 模型，而是自动拿到“真实会喂进模型的输入尺寸”（你改 image_size / tiling.tile_size 后自动匹配），这样 TensorBoard 画 graph 就不会再因为 256↔512 之类不一致而报错。

你现在的报错就是 anomalib 的 GraphLogger 在 on_train_end 里用固定 256 记录 graph 导致的（很多版本确实这么写）。(Lightrun)

下面给你两种实现方式：推荐方案 1（最干净，不用每次改 site-packages），方案 2（一次性 patch site-packages）。

---

方案 1（推荐）：关掉 anomalib 自带 log_graph + 用你自己的“动态 graph callback”

思路：训练结束时从 dataloader 抽一批真实 batch，取其中 image 的 shape 作为 input_array，再调用 logger.log_graph。这样：

• 你改 image_size=512 也行
• 你开 tiling（真正生效时输入变成 tile_size=256）也能自动跟着变
• 不会再出现 LayerNorm shape mismatch

1）配置里先关掉 anomalib 的 graph（避免它再用 256 去 trace）

yaml
logging:
  log_graph: false

（这个字段对应 anomalib 的 GraphLogger callback。(Anomalib Documentation)）

2）新增一个 callback：dynamic_graph_logger.py

把下面文件放到你的工程里，比如 callbacks/dynamic_graph_logger.py：

python
# callbacks/dynamic_graph_logger.py
from __future__ import annotations

import torch
from pytorch_lightning import Callback
from lightning_utilities.core.rank_zero import rank_zero_warn


def _extract_4d_image_tensor(batch):
    """尽量兼容 anomalib / 自定义 dataloader 的 batch 格式，找出 [B,C,H,W] 的图像张量."""
    if torch.is_tensor(batch) and batch.ndim == 4:
        return batch

    if isinstance(batch, dict):
        # anomalib 常见 key：image
        for k in ("image", "input", "inputs", "img"):
            v = batch.get(k, None)
            if torch.is_tensor(v) and v.ndim == 4:
                return v
        # 找第一个 4D tensor
        for v in batch.values():
            if torch.is_tensor(v) and v.ndim == 4:
                return v

    if isinstance(batch, (list, tuple)):
        for v in batch:
            if torch.is_tensor(v) and v.ndim == 4:
                return v
            if isinstance(v, dict):
                t = _extract_4d_image_tensor(v)
                if t is not None:
                    return t

    return None


class DynamicGraphLogger(Callback):
    """用真实 batch 的输入尺寸记录 graph，避免 anomalib 写死 256 导致的 shape mismatch."""

    def __init__(self, when: str = "train_end"):
        """
        when: "fit_start" 或 "train_end"
        - fit_start：更早记录（但有的模型/日志器可能还没 ready）
        - train_end：最稳（你的报错也发生在 train_end）
        """
        assert when in ("fit_start", "train_end")
        self.when = when
        self._logged = False

    def _log_graph(self, trainer, pl_module):
        if self._logged:
            return

        if not getattr(trainer, "loggers", None):
            return

        # 1) 从 train dataloader 取一个 batch（尺寸最贴近真实训练输入，含 tiling/resize 等）
        input_array = None
        try:
            dl = trainer.datamodule.train_dataloader()
            batch = next(iter(dl))
            img = _extract_4d_image_tensor(batch)
            if img is None:
                raise RuntimeError("无法从 batch 中解析到 [B,C,H,W] 图像张量")
            input_array = img[:1]  # 只取 1 张就够画 graph
        except Exception as e:
            rank_zero_warn(f"[DynamicGraphLogger] 取 batch 失败，跳过 graph 记录。原因: {e}")
            return

        # 2) 确保 input 在模型所在 device（否则会出现 CPU/GPU 不一致）
        try:
            device = next(pl_module.parameters()).device
            input_array = input_array.to(device)
        except Exception:
            pass

        # 3) 对每个 logger 尝试 log_graph（TensorBoardLogger 支持 input_array 参数。([PyTorch Lightning](https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/1.2.10/extensions/generated/pytorch_lightning.loggers.TensorBoardLogger.html?utm_source=chatgpt.com))）
        ok = False
        for logger in trainer.loggers:
            if hasattr(logger, "log_graph"):
                try:
                    logger.log_graph(pl_module, input_array=input_array)
                    ok = True
                except Exception as e:
                    rank_zero_warn(f"[DynamicGraphLogger] logger {type(logger)} 记录 graph 失败: {e}")

        self._logged = ok

    def on_fit_start(self, trainer, pl_module):
        if self.when == "fit_start":
            self._log_graph(trainer, pl_module)

    def on_train_end(self, trainer, pl_module):
        if self.when == "train_end":
            self._log_graph(trainer, pl_module)

3）在你的 tools/train.py 里把 callback 加到 Trainer

示例（你按自己代码结构放进去即可）：

python
from callbacks.dynamic_graph_logger import DynamicGraphLogger

callbacks = []
callbacks.append(DynamicGraphLogger(when="train_end"))

trainer = pl.Trainer(
    ...,
    callbacks=callbacks,
)

这样你以后只改 YAML 里的 image_size / tile_size，graph 输入会自动跟着你的 dataloader 走，不需要手改任何 tensor 尺寸。

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方案 2：一次性 patch anomalib 的 GraphLogger，让它自动推断输入尺寸

如果你不想动 train.py，那就直接把你环境里的： .../site-packages/anomalib/utils/callbacks/graph.py 里那行 torch.ones((1, 3, 256, 256)) 改成“动态推断”：

• 优先从 trainer.datamodule.train_dataloader() 抽一个 batch 拿尺寸
• 抽不到就 fallback：读 trainer.datamodule.image_size 或 config
• 最后才 fallback 到 256

这个思路和上面 callback 一样，只是你把逻辑塞回 anomalib 的 GraphLogger 里。

（你现在的报错链路就是这里写死 256 导致的。(Lightrun)）

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我建议你用哪个？

• 想“一劳永逸、可维护、升级 anomalib 不会丢”：用 方案 1
• 想“不改训练代码，只动一次环境文件”：用 方案 2

如果你把你 tools/train.py 里创建 Trainer 的那几行贴出来（创建 trainer / callbacks 的部分就行），我可以把“callback 如何插入”按你的代码写成一段可直接粘贴的版本。