增加各个脚本说明，整理项目目录

classifier/embedding_food_classifier_app.py

@@ -1,3 +1,6 @@
+"""
+目前可视化用这个脚本，采用度量学习的方式
+"""
 import os
 import json
 import cv2
@@ -67,7 +70,8 @@ class EmbeddingFoodClassifierApp:
             # model_path = os.path.join(BASE_DIR, "../model/embedding_20251011_133653/best_embedding_model.pth")
             # model_path = os.path.join(BASE_DIR, "../model/ProcessedIngredientRecognition/embedding_20251029_170904/best_embedding_model.pth")
             # model_path = os.path.join(BASE_DIR, "../model/WholeIngredientRecognition/cosface_20251106_134718/best_cosface_model.pth")
-            model_path = os.path.join(BASE_DIR, "../model/WholeIngredientRecognition/grid_search_20251204_140816/model_s64.0_m0.4.pth")
+            # model_path = os.path.join(BASE_DIR, "../model/WholeIngredientRecognition/grid_search_20251204_140816/model_s64.0_m0.4.pth")
+            model_path = os.path.join(BASE_DIR, "../model/WholeIngredientRecognition/grid_search_20260302_092600/best_model_s64.0_m0.4.pth")
             # model_path = os.path.join(BASE_DIR, "../model/DishClassification/cosface_20251111_153649/best_cosface_model.pth")
 
             # FAISS索引目录

classifier/embedding_food_classifier_search_app.py

@@ -1,3 +1,9 @@
+"""
+这个脚本是当时过渡期用的一个脚本
+背景是，当时安卓端没做向量数据库
+所以，用矩阵乘法的方式，求相似度
+现在安卓端已集成向量数据库，暂时不用这个脚本
+"""
 import os
 import json
 import cv2

classifier/food_classifier_app.py

@@ -1,3 +1,6 @@
+"""
+这个是最早用的一个脚本，采用端到端的训练模式
+"""
 import os
 import json
 import cv2