Chapter 1: Building a Golden Reference System
| Project Attribute | Details |
|---|
| Project Name | Helmsman — Golden Reference System |
| Phase | Foundation F1 |
| Date | 2026-01 ~ 2026-02 |
| Key Personnel | Potter White |
1. Core Question
2. Goal Review
3. Implementation
|导出 reference_tensor.txt| B[对比]
C[C++ preprocess] -->|导出 cpp_tensor.txt| B
B -->|diff 无差异| D[✅ 对齐成功]
步骤：
1. 预处理对齐：OpenCV resize + normalize [0,255]→[-1,1] + HWC→CHW
2. 推理引擎封装：InferenceEngineONNX 类（Load + Infer）
3. 后处理：pha tensor → alpha matte → alpha blend
4. 验证：md5 逐字节对比
-->
### **4. Key Challenge: 归一化精度 Bug**
<!-- 填入：
- 现象：bitwise 对比失败，Python 和 C++ 的 tensor 数据有微小差异
- 根因：float 精度差异（浮点运算顺序不同导致的舍入误差）
- 解决：统一 normalize 实现，确保逐元素操作顺序一致
- 参考 PKB：bug-F1-normalization-bitwise.md
-->
### **5. Outcome**
<!-- 填入：
- C++ 输出与 Python baseline md5 一致 ✅
- Golden Reference 作为后续所有板端测试的 baseline
- 封装了可复用的模块：TensorData、InferenceEngineONNX、Preprocessor
-->
### **6. Reusable Assets**
<!-- 填入：表格，列出这一阶段产出的可复用代码/工具：
| 资产 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| TensorData | include/.../tensor-data.h | 统一的 tensor 数据结构 |
| InferenceEngineONNX | src/.../inference/onnx/ | ONNX Runtime 封装 |
| Preprocessor | src/.../frontend/preprocessor.cpp | 预处理模块 |
-->