安装拦截、首启缓慢、中文路径、ARW 写入、识鸟无结果、罕见度为零、GPU 版还是 CPU 版—— 把最常见的卡点汇总在这里，按症状快速找到解法。
这是 Windows SmartScreen 对未广泛传播的可执行文件发出的拦截提示，属于正常现象， 与软件本身是否安全无关。绕过方式：
SmartScreen 根据下载量评估信任度。SuperPicky 慧眼选鸟 是独立软件，下载次数累积到一定量后拦截会自动减少。
部分杀毒软件对 PyInstaller 打包的 Python 程序误报。SuperPicky 慧眼选鸟 未包含任何恶意代码，代码完全开源（GitHub）。
腾讯电脑管家、360 安全卫士、360 杀毒、火绒等软件对非知名来源程序极易误拦截，且有时删除文件后不留恢复入口。
建议在安装 SuperPicky 之前，先完全退出（右键托盘图标→退出）或临时关闭这些安全软件，安装并首次启动完成后再重新开启。
若文件已被删除或隔离，恢复步骤：
C:\Program Files\SuperPicky）加入安全软件的排除项 / 信任目录这只发生在 Windows Lite 版本。Lite 版采用「轻量底包」发布策略—— 安装包体积较小，首次启动时需要从网络下载运行时和 AI 模型， 下载完成后保存在本地，后续启动不再重复下载。
Windows Full 版已将全部运行时、模型和数据库打包在安装包内， 安装完成后无需联网初始化，启动即可直接使用。 如果网络条件一般或不想等待初始化，建议直接下载 Full 版。
如果你使用的是 Lite 版，首次初始化内容包括：
| 组件 | 说明 |
|---|---|
| Python 运行时 + Torch | AI 推理引擎，体积较大（数百 MB） |
| OSEA 鸟种识别模型 | 10,964 种鸟类，约 100 MB |
| YOLO 检测模型 | 目标检测，约 20–50 MB |
| Avonet 物种数据库 | 离线区域过滤数据库 |
| GBIF 罕见度索引 | 全球观察计数数据 |
如果在初始化未完成时强制退出，下次启动会自动检测残留并尝试从中断处修复，通常无需手动干预。
这是 AI 模型首次加载到内存的预热时间，在低配 CPU 或机械硬盘上尤其明显。 正常现象，加载完成后操作流畅。
若每次启动都很慢，可以考虑使用系统托盘后台模式： 关闭主窗口后应用不退出，模型保持常驻内存，下次点击托盘图标秒速恢复界面。
通常不会。SuperPicky 慧眼选鸟 内部统一使用 UTF-8 处理文件路径， 包含中文、日文等多字节字符的路径在 macOS 和现代 Windows（NTFS 文件系统）下均可正常运行。
已知边界情况： 若 ExifTool 对某个路径的 ARW 文件写入失败， 可在高级设置中将 ARW 写入策略改为 sidecar， 问题即可消除（见第 10 章 10.2）。
极少数情况下，Windows 系统区域设置为非 Unicode 模式时， 命令行子进程的输出可能出现乱码。 SuperPicky 慧眼选鸟 的 GUI 日志区本身使用 UTF-8， 不受系统代码页影响。若出现乱码，大概率来自第三方工具（如 ExifTool）的输出。 解决办法：
检查以下两点：
sidecar，
星级写在 .xmp 文件中，需在 Lightroom 设置里开启「自动读取 XMP」或手动导入 XMP 文件
Sony 每代相机的 ARW 内部结构略有差异，部分型号（尤其是较新的 A7C II、ZV-E1 等） 在直接写入时 ExifTool 可能报告结构变化警告。 建议将 ARW 写入策略改为 auto（自动回退 sidecar）或直接改为 sidecar， 两者均可保证元数据安全写入。
sidecar 模式下照片原始文件完全不被修改， 是对数据安全要求最高的用户的首选。
正常。ARW 是无损压缩的 RAW 文件，读取时需要解码； SuperPicky 慧眼选鸟 内部使用半尺寸后处理（约原始像素的 1/4） 来降低 AI 推理的计算量，但解码本身仍比 JPEG 慢。 如果速度是首要关注点，处理后可在 Lightroom 等软件中导出对应 JPEG， 日后再次分析时使用 JPEG 会快很多。
「其他鸟类」目录包含以下情况，请逐一排查：
| 可能原因 | 排查方式 |
|---|---|
| 识鸟功能未开启 | 主界面确认已勾选「鸟种识别」开关（默认关闭） |
| 星级不够（批量识鸟仅处理 ≥2★） | 1 星和 0 星照片跳过识鸟以节省时间，属于正常设计 |
| 置信度低于批量阈值（默认 50%） | 在高级设置中降低「鸟种识别最低置信度」，或在识鸟面板手动识别（面板阈值 30%） |
| 区域过滤过严 | 在识鸟面板将国家/省份设为「全球」，确认该鸟种在 Avonet 数据库中是否有记录 |
| 照片中鸟类模糊 / 遮挡 / 远距离 | OSEA 模型对清晰度有要求；手动识鸟面板可对单张照片专门识别 |
这是设计行为，两者的置信度阈值不同：
| 批量选鸟 | 识鸟面板（手动） | |
|---|---|---|
| 处理星级范围 | 仅 ≥ 2★ | 全部照片 |
| 最低置信度 | 默认 50%（可调） | 30%（固定下限） |
| 候选结果数 | 写入置信度最高的一个 | 最多显示 3 个候选 |
| 设计目标 | 快速批量，减少误标 | 精细识别，更多可能性 |
详细说明见第 08 章 8.1。
罕见度指数来自 GBIF 全球观察计数数据库。以下情况可能导致缺失或显示 0：
| 原因 | 说明 |
|---|---|
| 该物种在 GBIF 中观察记录为零 | 部分珍稀物种或冷门地区鸟类在 GBIF 中确实无记录，属于数据库真实缺失，非软件问题 |
| 学名匹配失败 | OSEA 模型使用的分类学名称与 GBIF 数据库版本存在差异（约 4–5% 的物种）；软件采用「精确匹配 + 回退并集」策略，仍有极少数无法匹配 |
| 鸟名格式设为 default（OSEA 原始名） | 换用 avilist 或 scientific 格式后罕见度显示可能恢复正常（换格式不影响内部匹配逻辑，但可以验证识别结果） |
GBIF 罕见度反映「拍到的难度」（观察记录少 = 难拍），IUCN 濒危等级反映「保护级别」（濒危不等于难拍）。两者维度不同，可以互补参考。详见第 06 章 6.5。
GBIF 罕见度基于全球观察总量计算，而非该地区的相对频率。 若某种鸟虽然在当地常见，但全球范围内仅分布于该地区（地方性物种）， GBIF 总记录数依然偏少，分数会偏高。
这是数据本身的特性，不是误差。结合区域地方性和IUCN 等级综合判断， 效果更好。
这很可能是近年分类学拆分导致的数据缺口。 鸟类分类学每年都会将原本归为同一物种的种群拆分为若干独立新种。 新种确立后，GBIF 才会以新学名单独统计观察记录—— 但在此之前几十年积累的观察数据都挂在「旧物种」名下，新种名下的记录几乎为零， 因此罕见度分数会显示极高，甚至达到传奇级别，与实际拍摄难度完全不符。
常见受影响情形：近年被从某大种拆出的澳大利亚、东南亚地区物种。 例如某种原归于广布种的亚种，拆分为独立种后 GBIF 下暂无独立计数，分数虚高。
如果你确认某个鸟种的罕见度严重失真（特别是新分类拆分导致）， 欢迎通过邮件 james@jamesphotography.com.au 或 GitHub Issues 告知物种名称和拆分背景， 我们会在下一个数据库更新中手动修正该物种的罕见度基准值。
| 你的设备 | 推荐版本 |
|---|---|
| macOS任何 Mac（Intel 或 Apple Silicon） | 下载 Mac 版；Apple Silicon 自动使用 MPS（GPU）加速，Intel Mac 使用 CPU |
| Windows配有 NVIDIA 独立显卡 | 下载 Windows Full（CUDA）版，速度最快 |
| Windows无独显、AMD 显卡或不确定 | 下载 Windows Lite（CPU）版，兼容性最好 |
Windows CUDA 版需要安装 NVIDIA 驱动（≥ 452.39）。首次初始化时会下载约 2 GB 的 CUDA 运行时，请确保网络条件和磁盘空间充足。
可能原因：
即使回退 CPU，所有功能均正常工作，只是速度较慢。 CPU 版通常每张照片处理 2–5 秒，CUDA 版约 0.5–1 秒（依照片分辨率和显卡型号）。
macOS 使用 Apple 的 MPS（Metal Performance Shaders）框架加速推理。 MPS 仅在 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4 系列）上可用； Intel Mac 没有 MPS 支持，使用 CPU 推理是预期行为，不需要任何操作。
若你的 Mac 是 Apple Silicon 但仍显示 CPU，可能是系统版本过低（建议 macOS 13 Ventura 以上） 或某些 Rosetta 兼容模式下 MPS 不可用。