Zugeschnittene Fotos ohne Sucher bestimmen

Ein Handyfoto ist das Gegenteil einer Kameraaufnahme: Jemand zielt auf den
Vogel. Unterhalb von rund einem Viertel Bildflaeche findet SSD-MobileNet ihn
nicht mehr (12 % Flaeche: 38 % gefunden, 6 %: 10 %, 2 %: 0 %) — und auf einem
Zuschnitt, der nur noch aus Vogel besteht, meldet es sich ueberhaupt nicht.

run_zuschnitt() ueberspringt den Sucher. Gemessen an schwierigen Aufnahmen:
aus 'nichts gefunden' wird Haussperling 93 %.

Dabei faellt der Sucher als Torwaechter weg. Die erste Fassung liess
min_bird_score (0.05) entscheiden und gab fuer eine graue Wand Fischadler
20 % zurueck; ueber 148 Vogelbilder und 71 Hintergrundausschnitte kommen bei
dieser Schwelle 82 % der Hintergruende durch. Das Tor ist jetzt die
Sicherheit des besten Treffers (0.45: 96 % der Voegel, 14 % Hintergrund)
zusammen mit min_bird_score.

Alle Messungen stehen in docs/handyfotos.md, auch die dort als verworfen
dokumentierte Kachelsuche.

Die Pruefbilder liegen bewusst NICHT hier: Dieses Repo ist oeffentlich, die
Aufnahmen sind privat. Sie liegen in der Nextcloud unter
Projekte/Vogelalbum/Pruefbilder; 'pruefbilder/' steht in der .gitignore.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>

docs/handyfotos.md

@@ -0,0 +1,121 @@
+# Handyfotos: was gemessen wurde
+
+Stand 24.10.2026. Anlass war Christians Befürchtung, die Erkennungsrate bei
+Handyaufnahmen werde „grauenhaft schlecht". Sie war berechtigt — nur aus
+einem anderen Grund als zunächst vermutet.
+
+🔴 **Die Prüfbilder liegen NICHT im Repo** — es ist öffentlich, die
+Aufnahmen sind private Fotos (Garten, Reisen, Zoo). Sie liegen in der
+Nextcloud unter `Projekte/Vogelalbum/Pruefbilder`: `handy/` (18 Aufnahmen)
+und `handy-schwer/` (4 bewusst schwierige). Zum Messen dorthin kopieren;
+`pruefbilder/` steht in der `.gitignore`, damit sie nicht versehentlich
+mitwandern.
+
+Wer an der Erkennung etwas ändert, misst gegen diesen Satz.
+
+## Was die Kette heute leistet
+
+18 echte Handyaufnahmen, Sollwerte von Hand gesetzt:
+
+| Verfahren | richtig | falsch | verpasst |
+|---|---|---|---|
+| Kette wie sie ist | 15/18 | 2 | 1 |
+| nur ganzes Bild bestimmen | 14/18 | 4 | 0 |
+| besser von beidem | 15/18 | 3 | 0 |
+
+Sechs der achtzehn zeigen Arten, die nicht im Katalog stehen (Pfau, Pelikan,
+zwei Hähne, Huhn, eine amerikanische Möwe). Fünf davon lehnt die Kette
+richtig ab — das ist kein Fehlschlag, sondern die gewünschte Zurückhaltung.
+
+🔑 **Der Sucher vor der Bestimmung ist kein Ballast.** Ihn wegzulassen und
+immer das ganze Bild zu bestimmen macht das Ergebnis schlechter, nicht
+besser. Beim Höckerschwan auf dem Teich wird daraus ein Silberreiher.
+
+## Wo es wirklich bricht: die Bildfläche
+
+Dieselben Referenzvögel, künstlich verkleinert in eine Szene gesetzt:
+
+| Vogel füllt | Sucher findet ihn |
+|---|---|
+| 81 % der Fläche | 98 % |
+| 49 % | 93 % |
+| 25 % | 75 % |
+| 12 % | 38 % |
+| 6 % | 10 % |
+| 2 % | 0 % |
+
+Unterhalb von etwa einem Viertel Bildfläche bricht es weg. Der Grund ist
+mechanisch: Der Sucher skaliert jedes Bild auf 300 × 300 Pixel. Ein Vogel bei
+12 % der Breite ist danach 36 Pixel groß.
+
+**Das ist der Normalfall für Gartenvögel.** Eine Blaumeise aus fünf Metern
+füllt ein bis zwei Prozent.
+
+## Die Lösung: zuschneiden und den Sucher überspringen
+
+Von Hand auf den Vogel gezogen, an den schwierigen Aufnahmen gemessen:
+
+| Bild | Kette heute | zugeschnitten |
+|---|---|---|
+| schwer-03 | nichts gefunden | **Haussperling 93 %** |
+| schwer-04 | nichts gefunden | Haussperling 50 % |
+| schwer-01 | Haussperling 17 % | Feldsperling, weiterhin wackelig |
+| schwer-02 | nichts gefunden | nichts — Silhouette gegen Himmel, da ist keine Information drin |
+
+🔴 **Auf keinem dieser Zuschnitte meldet sich der Sucher.** SSD-MobileNet ist
+auf Objekte in einer Szene trainiert, nicht auf formatfüllende Tiere. Ein
+perfekt zugeschnittenes Bild bekäme also weiterhin „kein Vogel gefunden" —
+deshalb `Pipeline.run_zuschnitt`, das ihn übergeht.
+
+### Und warum das ein eigenes Tor braucht
+
+Ohne Sucher fehlt dessen Torwächterrolle. Die erste Fassung ließ
+`min_bird_score` (0,05) entscheiden und gab für eine **graue Wand**
+„Fischadler 20 %" zurück. Über 148 Vogelbilder und 71 Hintergrundausschnitte
+gemessen:
+
+| Schwelle auf die Sicherheit | Vögel durch | Hintergrund fälschlich durch |
+|---|---|---|
+| 0,33 | 100 % | 34 % |
+| 0,40 | 97 % | 17 % |
+| **0,45** | **96 %** | **14 %** |
+| 0,50 | 93 % | 8 % |
+
+`min_bird_score` allein bei 0,05: 97 % der Vögel — aber auch **82 % der
+Hintergründe**. Als Tor taugt er nicht; er beantwortet „welche Art", nicht
+„überhaupt ein Vogel".
+
+Gewählt ist 0,45 **und** `bird_score ≥ 0,05`, weil die beiden Verschiedenes
+prüfen. Die verbleibenden 14 % sind Laub und Geäst, das bei dieser Auflösung
+wirklich wie ein Vogel aussieht — deshalb zeigt die App die Alternativen mit
+an.
+
+## Verworfen: Kacheln
+
+Die Idee, das Bild in überlappende Kacheln zu zerlegen und in jeder zu
+suchen, sah zunächst sehr gut aus:
+
+| Vogel füllt | heute | 2×2 | 3×3 |
+|---|---|---|---|
+| 12 % | 38 % | 85 % | 92 % |
+| 6 % | 10 % | 72 % | 75 % |
+| 2 % | 0 % | 5 % | 22 % |
+
+⚠️ **Diese Zahlen hingen am Hintergrund.** Die Vögel saßen auf neutralem
+Grau; zoomt man dort hinein, steht der Vogel allein und scharf da. Vor echten
+Hintergründen schrumpft der Gewinn auf ein schmales Band (bei 6 % Fläche
+3 % → 40 %, darunter nichts), und an den 22 echten Fotos änderte sich **ein**
+Ergebnis — zum Schlechteren: Die Kacheln zerschneiden eine Gänsegruppe und
+machen daraus eine Straßentaube.
+
+Dazu zehnfache Rechenzeit (118 ms → 1362 ms).
+
+**Christians Entscheidung am 24.10.2026: nicht einbauen.** Der Weg über den
+Zuschnitt von Hand deckt denselben Fall ab, ohne zu raten. Der Code ist
+wieder entfernt; diese Notiz steht hier, damit die Idee nicht in einem halben
+Jahr noch einmal von vorn ausprobiert wird.
+
+🔑 **Die Lehre, die über dieses Projekt hinausgeht:** Ein synthetischer
+Prüfstand, der den Hintergrund wegvereinfacht, misst die Aufgabe nicht mehr,
+die gelöst werden soll. Ich hatte aus ihm einen Gewinn von 38 auf 92 Prozent
+abgeleitet und war bereit, danach zu bauen.