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<meta charset="UTF-8" />
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
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<title>视野管理端</title>
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<script type="module" crossorigin src="/admin/assets/index-BYQXb-Nt.js"></script>
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<link rel="stylesheet" crossorigin href="/admin/assets/index-CVJMjZta.css">
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<script type="module" crossorigin src="/admin/assets/index-Bo35oPaD.js"></script>
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<link rel="stylesheet" crossorigin href="/admin/assets/index-CfRFbxBf.css">
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</head>
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<body>
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<div id="app"></div>
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@@ -79,9 +79,11 @@ const (
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// 按最大 class 0 框的归一化框高 h 划分，边界为占图高百分比，下含上不含。
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// <2% 极远档豁免——recall 瓶颈档只缺不多，不进候选清单（配额 0 固定不适用）；
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// 其余档 Quota 为「目标保留张数」缺省值，preview 请求可覆盖（管理端配额表默认展示即此表）。
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// 配额随目标尺寸单调递减（2026-09-02 定案；2026-09-04 按每物种 500 张训练规模放大为方案A）：
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// 尺寸越大越易检出、冗余切得越狠，小档护稀缺硬样本；可控档合计 470 + <2% 豁免档 ≈ 500。
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// 500 规模前（如各档总量 < 配额）配额不生效——超配档才裁剪，旧小数据集不受影响。
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// 配额随目标尺寸单调递减（2026-09-02 定案；2026-09-04 按每物种 800 张训练规模放大为方案B，
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// 覆盖 5m-100m 目标——<2% 档跨 26m→100m+，主动供给 ~300 且集中在 1-2% 子带，
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// 0.5% 以下低于 s档可检线不供给；档位↔距离映射与物理上限见技术设计.md）：
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// 尺寸越大越易检出、冗余切得越狠，小档护稀缺硬样本；可控档合计 520 + <2% 豁免档 ≈ 800。
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// 旧小数据集各档总量 < 配额时配额不生效——超配档才裁剪，不受影响。
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type CleanBucket struct {
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Label string
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MinPct float64
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@@ -91,11 +93,11 @@ type CleanBucket struct {
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var CleanBuckets = []CleanBucket{
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{"<2%", 0, 2, 0},
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{"2-3%", 2, 3, 100},
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{"3-4%", 3, 4, 90},
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{"4-6%", 4, 6, 80},
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{"6-8%", 6, 8, 60},
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{"8-12%", 8, 12, 55},
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{"2-3%", 2, 3, 110},
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{"3-4%", 3, 4, 100},
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{"4-6%", 4, 6, 90},
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{"6-8%", 6, 8, 70},
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{"8-12%", 8, 12, 60},
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{"12-20%", 12, 20, 50},
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{">20%", 20, 100, 35},
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{">20%", 20, 100, 40},
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}
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Binary file not shown.
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@@ -411,7 +411,7 @@ training:
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- **语义（区别于视觉判重）**：不是删「长得像」的图，而是按标注算目标尺寸、按**尺寸档配额**去重——易档（中近距离）堆量、难档（<2% 极远）稀缺是当前数据集冗余的真实形态（2026-09-02 实测：dHash 整图/目标裁剪双重判定，生成图逐张随机 scene/action 几乎无近重复，严格阈值可去近 0 张；而 环颈雉 280 张实拍中 4-8% 档 109 张占 39%——同场地连拍帧为主，删冗余几乎无损）
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- **目标尺寸口径**：`labels_json` 归一化框高 h 即目标占图高比例（**不需解码图片**）；多框取最大 class 0 框定档（候选行展示的主尺寸）；**档内保留取舍参考图内最小确认目标**（2026-09-02：多目标图里的小目标样本比主目标稀缺，同档冗余取舍先保它们）；像素高 ≈ h×1280（训练尺度，等比近似）；**仅 class 1 疑似图与空检出 `[]` 图不入清单**（无确认目标，无从定尺寸，等人工确认后自然进入统计）
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- **档位**：按图高占比细档 <2% / 2-3 / 3-4 / 4-6 / 6-8 / 8-12 / 12-20 / >20%——宽档（如 4-8%）跨 2 倍尺度，直接按宽档配额会把半档删光，须细档分别设配额；**<2% 极远档固定豁免**（recall 瓶颈档，只缺不多）；各档配额请求可传，缺省用代码默认（consts.go）；**配额随目标尺寸单调递减（2026-09-02 用户定案）**：尺寸越大越易检出、单张边际训练价值越低，冗余切得越狠——小档护稀缺硬样本。**默认配额按每物种 500 张训练规模设定（2026-09-04 方案A）**：2-3%:100 / 3-4%:90 / 4-6%:80 / 6-8%:60 / 8-12%:55 / 12-20%:50 / >20%:35（可控档合计 470 + <2% 豁免档 ≈ 500；500 规模前的旧小数据集各档总量 < 配额时清洗不裁剪，不受影响。配额仅裁剪超配档，未超配档全留——想净留 500 建议准备 550~650 张再按此表跑清洗）。曾用 225 规模默认（60/50/40/30/20/15/10）已随规模上调替换
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- **档位**：按图高占比细档 <2% / 2-3 / 3-4 / 4-6 / 6-8 / 8-12 / 12-20 / >20%——宽档（如 4-8%）跨 2 倍尺度，直接按宽档配额会把半档删光，须细档分别设配额；**<2% 极远档固定豁免**（recall 瓶颈档，只缺不多）；各档配额请求可传，缺省用代码默认（consts.go）；**配额随目标尺寸单调递减（2026-09-02 用户定案）**：尺寸越大越易检出、单张边际训练价值越低，冗余切得越狠——小档护稀缺硬样本。**档位↔距离映射（2026-09-04 定案，主摄 4:3、垂直 FOV≈55°，r ≈ 框高/(距离×0.96)）**：同一占比对不同体型动物对应不同距离——2-3% 档 ≈ 雉鸡(框高~0.5m) 17-26m / 野兔(~0.35m) 12-18m / 斑鸠(~0.18m) 6-9m；<2% 档 = 雉鸡 >26m / 野兔 >18m / 斑鸠 >9.4m。**物理上限**：s档 imgsz 1280 有效图高 960px，占比 0.5% ≈ 5px 低于可靠检出线——100m 处三物种框高均 2~5px 不可检，90% 识别的现实半径（s 档）为雉鸡 ~40-50m / 野兔 ~30m / 斑鸠 ~12-15m（n 档 @704 有效高 528px 再减半，远距只有 s 档谈得上）。**默认配额按每物种 800 张训练规模设定（2026-09-04 方案B，覆盖 5m-100m 目标）**：2-3%:110 / 3-4%:100 / 4-6%:90 / 6-8%:70 / 8-12%:60 / 12-20%:50 / >20%:40（可控档合计 520 + <2% 豁免档主动供给 ~300 且集中在 1-2% 子带（≈雉鸡 26-52m），≈800/物种；0.5% 以下（雉鸡 >52m）低于可检线，不值得花生成预算；500 规模前的旧小数据集各档总量 < 配额时清洗不裁剪，不受影响。配额仅裁剪超配档，未超配档全留——想净留 800 建议准备 900~1000 张再按此表跑清洗）。曾用 225 规模默认（60/50/40/30/20/15/10）、500 规模方案A（100/90/80/60/55/50/35）已随规模上调替换
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- **桶内多样性保留**：超配桶内保留谁不随机——**先按图内最小确认目标（class 0）尺寸升序扫描**（小目标样本稀缺，同档图里带更小目标的先占保留名额；同最小尺寸按 id 保持稳定），整图 dHash（common 层，9x8 灰度 64 位）与已保留图最小汉明距离大于阈值才留，**留够配额即停，其余全进候选清单**（连拍帧天然相邻近哈希，只留首帧；不同场景同尺寸的目标尽量都保）；候选行展示主尺寸 + 最小目标占比 + 目标数，供人工判断取舍
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- **执行语义（排除而非删除）**：候选清单人工过目后打 `dataset_image.clean_excluded=1`（EnsureColumn 迁移）——**只影响训练集打包**（prepare_yolo 跳过），图片/标注不动、列表/标注/预标全流程照常可见；**可恢复**（清除标记即回训练集，付费资产原则：清洗默认不删文件，物理删除仍走人工逐删）
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- 接口：`POST /admin/datasets/clean/preview`（datasetId + 可选 quotas → 各档分布/配额/超配候选清单 + 已排除列表）；`POST /admin/datasets/clean/apply`（imageIds + exclude bool 批量置/清标记）；**管理端详情页承载：「数据清洗」按钮在已标注 tab 工具条**（配额表可编辑 + 候选清单默认全选 → 执行排除），**已排除的图集中到「已清洗」tab 展示，逐张/批量恢复（apply exclude=false）**，图片列表接口返回 cleanExcluded 供前端归类
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@@ -117,7 +117,7 @@ async function loadAll() {
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// 刷新时恢复进行中的 AI 生成任务（或展示最近一次失败的提示）
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const gt = await request.get('/datasets/gen-task', { params: { datasetId: datasetId.value } }).catch(() => null)
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if (gt && gt.status === 'running') {
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||||
genTask.value = { id: gt.id, status: gt.status, total: gt.total, done: gt.done, error: gt.error }
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||||
genTask.value = { id: gt.id, status: gt.status, total: gt.total, done: gt.done, error: gt.error, createdAt: gt.createdAt }
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||||
pollGenTask()
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||||
} else if (gt && gt.error) {
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genTask.value = gt
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@@ -153,7 +153,7 @@ function pollGenTask() {
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genPoll.value = setInterval(async () => {
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const d = await request.get('/datasets/gen-task', { params: { datasetId: datasetId.value } }).catch(() => null)
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||||
if (!d) return
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||||
genTask.value = { id: d.id, status: d.status, total: d.total, done: d.done, error: d.error }
|
||||
genTask.value = { id: d.id, status: d.status, total: d.total, done: d.done, error: d.error, createdAt: d.createdAt }
|
||||
if (d.status !== 'running') {
|
||||
stopGenPoll()
|
||||
if (d.error) {
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||||
@@ -175,6 +175,29 @@ function stopGenPoll() {
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}
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}
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// 实际速率/预计剩余：按服务端 createdAt 起算（均速=运行时长/已完成张数，刷新页面后依然准）；
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// done=0 时无速率可估，进度条上先不展示。轮询每 3s 替换 genTask，computed 随之重算
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function parseGtime(s) {
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const t = new Date(String(s || '').replace(' ', 'T'))
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return isNaN(t.getTime()) ? null : t
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}
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function fmtDuration(sec) {
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sec = Math.round(sec)
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const m = Math.floor(sec / 60)
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return m > 0 ? `${m} 分 ${sec % 60} 秒` : `${sec} 秒`
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}
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||||
const genRateSec = computed(() => {
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if (!genRunning.value || !genTask.value.done) return 0
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||||
const start = parseGtime(genTask.value.createdAt)
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||||
if (!start) return 0
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const elapsed = (Date.now() - start.getTime()) / 1000
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||||
return elapsed > 0 ? elapsed / genTask.value.done : 0
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})
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||||
const genRateText = computed(() => (genRateSec.value >= 10 ? String(Math.round(genRateSec.value)) : genRateSec.value.toFixed(1)))
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||||
const genEtaText = computed(() => (genRateSec.value ? fmtDuration(genRateSec.value * (genTask.value.total - genTask.value.done)) : ''))
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||||
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||||
function submitGen() {
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||||
generating.value = true
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request
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||||
@@ -187,7 +210,7 @@ function submitGen() {
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||||
.then((data) => {
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||||
addVisible.value = false
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||||
genTask.value = { id: data.taskId, status: 'running', total: data.total, done: 0, error: '' }
|
||||
ElMessage.success(`已提交生成任务（共 ${data.total} 张，约 40 秒/张），进度见页顶进度条`)
|
||||
ElMessage.success(`已提交生成任务（共 ${data.total} 张），实际速率与预计剩余时长见页顶进度条`)
|
||||
pollGenTask()
|
||||
})
|
||||
.catch(() => {})
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||||
@@ -1011,7 +1034,7 @@ onBeforeUnmount(() => {
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||||
:percentage="genTask.total ? Math.min(100, Math.round((genTask.done / genTask.total) * 100)) : 0"
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||||
:stroke-width="10"
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/>
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||||
<span class="label-progress-tip">AI 生成中 {{ genTask.done }}/{{ genTask.total }} 张（约 40 秒/张）…</span>
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||||
<span class="label-progress-tip">AI 生成中 {{ genTask.done }}/{{ genTask.total }} 张<template v-if="genRateSec">（实际约 {{ genRateText }} 秒/张，预计剩余 {{ genEtaText }}）</template>…</span>
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</div>
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||||
<div v-if="genTask && genTask.status !== 'running' && genTask.error" class="label-error">
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||||
AI 生成未完成：{{ genTask.error }}
|
||||
@@ -1074,7 +1097,7 @@ onBeforeUnmount(() => {
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||||
<el-form-item label="图片尺寸">
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<span class="gen-size">竖版 704x1248</span>
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</el-form-item>
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<div class="gen-tip">按本数据集物种（{{ dataset?.name || '' }}）生成，每张固定 1 只；生成图片为付费资产，请勿随意删除；批量生成为后台任务（约 40 秒/张），进度见页顶进度条；手填提示词时无需写拍摄角度/位置（系统自动约束画面中有且只有这一只动物）。</div>
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<div class="gen-tip">按本数据集物种（{{ dataset?.name || '' }}）生成，每张固定 1 只；生成图片为付费资产，请勿随意删除；批量生成为后台任务，实际速率与预计剩余时长见页顶进度条；手填提示词时无需写拍摄角度/位置（系统自动约束画面中有且只有这一只动物）。</div>
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</el-form>
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<template #footer>
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