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package dto
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import (
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"github.com/gogf/gf/v2/frame/g"
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"github.com/gogf/gf/v2/net/ghttp"
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"github.com/gogf/gf/v2/os/gtime"
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)
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// 模型训练体系接口（数据集 → 标注 → 训练 → 模型版本），组前缀 /api/v1/admin。
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// 图片/标注/模型文件均在服务器磁盘（app.datasetDir），DB 只存元数据。
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// 图片访问为直接写响应体场景，由 controller 以 *ghttp.Request 方法实现
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// （见 controller/admin.go 的 Image 方法）。
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// ---------- 数据集管理 ----------
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// AdminDatasetListReq 数据集列表（创建时间倒序）
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type AdminDatasetListReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets" method:"get" summary:"数据集列表" tags:"管理端"`
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Keyword string `json:"keyword" v:"length:0,50" dc:"名称模糊匹配"`
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Page int `json:"page" v:"integer|min:1" dc:"页码,默认 1"`
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Size int `json:"size" v:"integer|min:1|max:100" dc:"每页条数,默认 20"`
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}
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// AdminDatasetTrainBrief 数据集卡片训练状态：各档位（s/n）最新一条训练记录
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type AdminDatasetTrainBrief struct {
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TrainingId int64 `json:"trainingId"`
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Variant string `json:"variant"` // s(高识别) | n(高性能)
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Status string `json:"status"` // queued | running | success | failed
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Error string `json:"error"`
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Published bool `json:"published"` // 该训练是否已发布过版本（已发布不再显示发布按钮）
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CurrentEpoch int `json:"currentEpoch"`
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TotalEpochs int `json:"totalEpochs"`
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}
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// AdminDatasetItem 数据集条目（卡片展示用；AI 端点/训练机 SSH 走 config.yml 全局配置（localAi / training.ssh）；
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// 双档位训练后每数据集最多两条训练状态（Trains，s 前 n 后），无记录档位不在列）
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type AdminDatasetItem struct {
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Id int64 `json:"id"`
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Name string `json:"name"`
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Source string `json:"source"` // manual | ai
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ImageCount int64 `json:"imageCount"`
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LabeledCount int64 `json:"labeledCount"`
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Status string `json:"status"` // building | labeled | synced
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Cover string `json:"cover"` // 封面文件名
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Description string `json:"description"`
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NamePrefix string `json:"namePrefix"` // AI 生成图文件名前缀
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GenSpecies string `json:"genSpecies"` // 生成参数池：物种(单值)
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GenTone string `json:"genTone"` // 轮廓色词(单值)
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GenHeights float64 `json:"genHeights"` // 站高cm(数值)
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GenScenes string `json:"genScenes"` // 场景池(JSON 数组)
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GenActions string `json:"genActions"` // 动作池(JSON 数组)
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GenOcclusions string `json:"genOcclusions"`
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GenClasses string `json:"genClasses"` // 第二标注类别名(单值)
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SortOrder int64 `json:"sortOrder"` // 序号(列表排序主键,升序)
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Trains []*AdminDatasetTrainBrief `json:"trains"` // 各档位最新训练（无记录为空数组）
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CreatedAt *gtime.Time `json:"createdAt"`
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UpdatedAt *gtime.Time `json:"updatedAt"`
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}
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type AdminDatasetListRes struct {
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Total int64 `json:"total"`
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List []*AdminDatasetItem `json:"list"`
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}
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// AdminDatasetUpdateReq 更新数据集配置（空值字段不覆盖原值，保留现有配置；改名时同步迁移
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// 图片目录与模型文件，名称唯一且同是磁盘目录名；
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// AI 端点/训练机 SSH 走 config.yml 全局配置（localAi / training.ssh）。
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// gen_* 7 列（species/tone/heights/scenes/actions/occlusions/classes）不在此维护——
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// 创建数据集时 VLM 生成，重新生成走 gen-pools 接口
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type AdminDatasetUpdateReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/update" method:"post" summary:"更新数据集配置" tags:"管理端"`
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Id int64 `json:"id" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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Name string `json:"name" v:"length:0,50" dc:"数据集名称(非空且变化才更新;同是目录名)"`
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NamePrefix string `json:"namePrefix" v:"length:0,50" dc:"AI 生成图文件名前缀(非空才更新)"`
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Description string `json:"description" v:"length:0,500" dc:"描述(非空才更新)"`
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Cover string `json:"cover" v:"length:0,200" dc:"封面文件名(非空才更新)"`
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SortOrder *int64 `json:"sortOrder" dc:"序号(升序排列,缺省不更新)"`
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}
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type AdminDatasetUpdateRes struct {
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Id int64 `json:"id"`
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}
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// AdminDatasetCreateReq 新建数据集（名称同时是磁盘目录名：中文/字母/数字/下划线/短横线，唯一；
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// 单物种规则：数据集名即物种，VLM 按数据集名自动生成生成参数池，表单无动物名称输入）
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type AdminDatasetCreateReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets" method:"post" summary:"新建数据集" tags:"管理端"`
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Name string `json:"name" v:"required|regex:^[a-zA-Z0-9_一-龥-]+$|length:1,50" dc:"数据集名称(同是目录名,唯一)"`
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||
Source string `json:"source" v:"required|in:manual,ai" dc:"图片来源 manual|ai"`
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||
NamePrefix string `json:"namePrefix" v:"length:0,50" dc:"AI 生成图文件名前缀(可选,字母/数字/下划线/短横线)"`
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||
Cover string `json:"cover" v:"length:0,200" dc:"封面文件名(新建对话框预生成封面后回传;非空则跳过自动生成)"`
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SortOrder *int64 `json:"sortOrder" dc:"序号(列表排序主键,升序;缺省 0)"`
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}
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type AdminDatasetCreateRes struct {
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Id int64 `json:"id"`
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PoolsGenerated bool `json:"poolsGenerated"` // 是否已用 VLM 生成生成参数池
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PoolError string `json:"poolError"` // 参数池生成失败原因（可用 gen-pools 补生成）
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CoverGenerated bool `json:"coverGenerated"` // 是否已生成封面（16:9、1雄1雌）
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CoverError string `json:"coverError"` // 封面生成失败原因（可编辑模式重新生成）
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}
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// AdminGenPoolsReq 重新生成生成参数池（VLM 覆盖写；编辑对话框「VLM 重新生成参数」入口，
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// 按数据集名生成——单物种规则，无动物名称输入）
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type AdminGenPoolsReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/gen-pools" method:"post" summary:"重新生成生成参数池" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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}
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type AdminGenPoolsRes struct {
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GenSpecies string `json:"genSpecies"`
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GenTone string `json:"genTone"`
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GenHeights float64 `json:"genHeights"`
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GenScenes string `json:"genScenes"`
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GenActions string `json:"genActions"`
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GenOcclusions string `json:"genOcclusions"`
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GenClasses string `json:"genClasses"`
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}
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// AdminDatasetDeleteReq 删除数据集（删除图片文件+标注目录+记录；AI 生成图为付费资产，前端须带确认文案）
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type AdminDatasetDeleteReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/delete" method:"post" summary:"删除数据集" tags:"管理端"`
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Id int64 `json:"id" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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}
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type AdminDatasetDeleteRes struct{}
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// AdminDatasetNegativeReq 获取负样本库（技术设计.md「负样本库」）：固定保留名特殊数据集，
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// 不存在则自动创建；管理端「负样本」tab 进入时调用，返回 id 供既有上传/图片列表/删除接口复用
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type AdminDatasetNegativeReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/negative" method:"post" summary:"获取负样本库(无则创建)" tags:"管理端"`
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}
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type AdminDatasetNegativeRes struct {
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Id int64 `json:"id"`
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Name string `json:"name"`
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ImageCount int64 `json:"imageCount"`
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}
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// AdminDatasetUploadReq 上传图片（multipart 多文件；重名跳过并计数）
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type AdminDatasetUploadReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/upload" method:"post" summary:"上传图片" tags:"管理端" mime:"multipart/form-data"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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||
Files []*ghttp.UploadFile `json:"files" dc:"图片文件(jpg/jpeg/png,多选)"`
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}
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type AdminDatasetUploadRes struct {
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Added int `json:"added"`
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Skipped int `json:"skipped"` // 重名跳过数
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}
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// AdminDatasetGenerateReq AI 生成图片（异步任务；prompt 可手填覆盖模板，禁止含目标位置描述；
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// 未手填走 imageGen.promptTemplate 组装（单物种规则：物种固定取数据集 gen_species[0]/数据集名，
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// 表单无物种输入），scene/action/occlusion 从数据集表池随机。
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// animalCount 为生成提示词中的声明目标数量，仅信息性存储（自动标注上限为固定 3 个，
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// 与声明数无关——生成图可能实际含多个目标，检出超 3 个按置信度取前 3，2026-09-02）；
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// 距离校验已取消（2026-08-28）。文件名前缀为数据集属性（datasets 表 name_prefix）。
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// 生成耗时约 40s/张（localai），批量请用返回的 TaskId 轮询 /datasets/gen-task 进度。
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type AdminDatasetGenerateReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/generate" method:"post" summary:"AI 生成图片(异步任务)" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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||
Prompt string `json:"prompt" v:"length:0,500" dc:"完整提示词(可选,填写则覆盖模板;禁止含位置描述)"`
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Count int `json:"count" v:"required|integer|min:1|max:1000" dc:"生成张数 1-1000"`
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Size string `json:"size" v:"required|in:704x1248" dc:"图片尺寸"`
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Distance int `json:"distance" v:"required|min:1" dc:"目标距离(米,固定值,注入提示词)"`
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}
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type AdminDatasetGenerateRes struct {
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TaskId int64 `json:"taskId"` // 生成任务 id（前端轮询 /datasets/gen-task 进度）
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Total int `json:"total"` // 计划生成张数
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}
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// AdminGenTaskQueryReq 生成任务进度查询（前端轮询；任务完成后错误信息在 Error）
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type AdminGenTaskQueryReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/gen-task" method:"get" summary:"生成任务进度" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
|
||
}
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type AdminGenTaskQueryRes struct {
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Id int64 `json:"id"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId"`
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Status string `json:"status"` // running | done | failed
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Total int `json:"total"`
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Done int `json:"done"`
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Error string `json:"error"`
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CreatedAt *gtime.Time `json:"createdAt"`
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FinishedAt *gtime.Time `json:"finishedAt"`
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}
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// AdminDatasetImagesReq 数据集图片列表（标注工作台/网格预览用）
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type AdminDatasetImagesReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/images" method:"get" summary:"数据集图片列表" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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}
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// AdminImageItem 图片条目（url 为管理端图片访问地址，前端拼 apiBaseUrl 使用；
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// cleanExcluded=1 的图归「已清洗」tab——数据清洗排除，训练集打包跳过，可恢复；
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// annotateTaskId>0 的图已下发给众包任务，不进「未标注」tab）
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type AdminImageItem struct {
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Id int64 `json:"id"`
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Filename string `json:"filename"`
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Source string `json:"source"` // manual | ai
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Url string `json:"url"`
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CleanExcluded int `json:"cleanExcluded"` // 1=已清洗排除
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AnnotateTaskId int64 `json:"annotateTaskId"` // 众包任务占用标记(0=未下发)
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CreatedAt *gtime.Time `json:"createdAt"`
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||
}
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type AdminDatasetImagesRes struct {
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List []*AdminImageItem `json:"list"`
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}
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// AdminDatasetImagesDeleteReq 删除图片（删文件+删记录；付费资产，前端须带确认文案）
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type AdminDatasetImagesDeleteReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/images/delete" method:"post" summary:"删除图片" tags:"管理端"`
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||
DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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||
Ids []int64 `json:"ids" v:"required|min-length:1" dc:"图片记录 id 列表"`
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||
}
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type AdminDatasetImagesDeleteRes struct{}
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// AdminDatasetImageReq 图片访问（直写响应体，例外场景：controller 经 service 校验归属后输出二进制）
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type AdminDatasetImageReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/image" method:"get" summary:"图片访问" tags:"管理端"`
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||
DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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Filename string `json:"filename" v:"required" dc:"图片文件名"`
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||
}
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type AdminDatasetImageRes struct{}
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// AdminDatasetCoverUploadReq 上传数据集封面（multipart 单文件；覆盖旧封面，UUID 命名 jpg）
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type AdminDatasetCoverUploadReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/cover" method:"post" summary:"上传数据集封面" tags:"管理端" mime:"multipart/form-data"`
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||
DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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||
File *ghttp.UploadFile `json:"file" dc:"封面图片(jpg/jpeg/png,≤2MB)"`
|
||
}
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type AdminDatasetCoverUploadRes struct{}
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// AdminDatasetCoverReq 封面访问（直写响应体，与 Image 同模式；
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// datasetId=0 时按 name+filename 直读——新建对话框预生成封面回显用）
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type AdminDatasetCoverReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/cover" method:"get" summary:"数据集封面访问" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"min:0" dc:"数据集 id"`
|
||
Name string `json:"name" v:"length:0,50" dc:"数据集名称(datasetId=0 时必填)"`
|
||
Filename string `json:"filename" v:"length:0,200" dc:"封面文件名(datasetId=0 时必填)"`
|
||
}
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type AdminDatasetCoverRes struct{}
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||
// AdminDatasetCoverDeleteReq 删除数据集封面（删文件+清字段；列表卡片恢复占位图）
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type AdminDatasetCoverDeleteReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/cover/delete" method:"post" summary:"删除数据集封面" tags:"管理端"`
|
||
DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
|
||
}
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type AdminDatasetCoverDeleteRes struct{}
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// AdminGenCoverReq 生成数据集封面（z-image 文生图：16:9、1 雄 1 雌；覆盖旧封面；编辑对话框按钮入口）。
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// datasetId=0 时按 name 预生成（新建对话框——数据集未创建，封面仅落盘不写库，
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// 创建请求带 cover 回传写库），物种取数据集名。
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type AdminGenCoverReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/cover/generate" method:"post" summary:"生成数据集封面" tags:"管理端"`
|
||
DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"min:0" dc:"数据集 id(0=新建预生成)"`
|
||
Name string `json:"name" v:"length:0,50" dc:"数据集名称(datasetId=0 时必填)"`
|
||
}
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||
type AdminGenCoverRes struct {
|
||
Cover string `json:"cover" dc:"新封面文件名"`
|
||
}
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// ---------- 训练编排 ----------
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// AdminTrainingListReq 训练任务列表（创建时间倒序）
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type AdminTrainingListReq struct {
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g.Meta `path:"/trainings" method:"get" summary:"训练任务列表" tags:"管理端"`
|
||
Status string `json:"status" v:"in:queued,running,success,failed" dc:"状态筛选"`
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||
Page int `json:"page" v:"integer|min:1" dc:"页码,默认 1"`
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||
Size int `json:"size" v:"integer|min:1|max:100" dc:"每页条数,默认 20"`
|
||
}
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// AdminTrainingItem 训练任务条目（列表不含日志尾部，详情接口返回）
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type AdminTrainingItem struct {
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Id int64 `json:"id"`
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||
Name string `json:"name"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId"`
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||
DatasetName string `json:"datasetName"`
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||
Variant string `json:"variant"` // s(高识别) | n(高性能)
|
||
Status string `json:"status"` // queued | running | success | failed
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||
Imgsz int `json:"imgsz"`
|
||
Epochs int `json:"epochs"`
|
||
Batch int `json:"batch"`
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||
Device string `json:"device"`
|
||
CurrentEpoch int `json:"currentEpoch"`
|
||
TotalEpochs int `json:"totalEpochs"`
|
||
Metrics string `json:"metrics"`
|
||
Error string `json:"error"`
|
||
StartedAt *gtime.Time `json:"startedAt"`
|
||
FinishedAt *gtime.Time `json:"finishedAt"`
|
||
CreatedAt *gtime.Time `json:"createdAt"`
|
||
}
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||
|
||
type AdminTrainingListRes struct {
|
||
Total int64 `json:"total"`
|
||
List []*AdminTrainingItem `json:"list"`
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||
}
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// AdminTrainingStartReq 发起训练（GPU 独占排队：忙时新任务落 queued，running 结束自动晋级；
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||
// 同 (数据集,档位) 已有 running/queued 任务时拒绝；训练参数走 config.yml training 节点，name 空则自动生成）
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||
type AdminTrainingStartReq struct {
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||
g.Meta `path:"/trainings" method:"post" summary:"发起训练" tags:"管理端"`
|
||
DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
|
||
Name string `json:"name" v:"length:0,50" dc:"任务名称,空自动生成"`
|
||
Variants []string `json:"variants" dc:"限定档位 s/n（省略=双档各建一条任务；只补跑高性能档传 [\"n\"]；含未知档位/未配置档位报错）"`
|
||
}
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type AdminTrainingStartRes struct {
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||
Id int64 `json:"id"`
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||
}
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// AdminTrainingDetailReq 训练任务详情（含日志尾部）
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||
type AdminTrainingDetailReq struct {
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||
g.Meta `path:"/trainings/detail" method:"get" summary:"训练任务详情" tags:"管理端"`
|
||
Id int64 `json:"id" v:"required|min:1" dc:"训练任务 id"`
|
||
}
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||
|
||
// AdminTrainingDetailRes 详情 = 条目 + 日志尾部
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||
type AdminTrainingDetailRes struct {
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||
AdminTrainingItem
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||
LogTail string `json:"logTail"`
|
||
}
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// AdminTrainingCancelReq 取消训练（running=杀进程，queued=无进程直接置 failed）
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||
type AdminTrainingCancelReq struct {
|
||
g.Meta `path:"/trainings/cancel" method:"post" summary:"取消训练" tags:"管理端"`
|
||
Id int64 `json:"id" v:"required|min:1" dc:"训练任务 id"`
|
||
}
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||
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||
type AdminTrainingCancelRes struct{}
|
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||
// AdminTrainingPublishReq 发布模型版本（仅 success 任务；按任务档位发布——s/n 各自的
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||
// is_latest 互不影响，版本号数据集内共用 m<major>.<minor>.<patch> 自增）
|
||
type AdminTrainingPublishReq struct {
|
||
g.Meta `path:"/trainings/publish" method:"post" summary:"发布模型版本" tags:"管理端"`
|
||
Id int64 `json:"id" v:"required|min:1" dc:"训练任务 id"`
|
||
}
|
||
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||
type AdminTrainingPublishRes struct {
|
||
Version string `json:"version"`
|
||
}
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// ---------- 模型版本 ----------
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// ---------- 预标注 ----------
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// AdminLabelTaskListReq 预标注任务列表（创建时间倒序）
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||
type AdminLabelTaskListReq struct {
|
||
g.Meta `path:"/label-tasks" method:"get" summary:"预标注任务列表" tags:"管理端"`
|
||
Page int `json:"page" v:"integer|min:1" dc:"页码,默认 1"`
|
||
Size int `json:"size" v:"integer|min:1|max:100" dc:"每页条数,默认 20"`
|
||
}
|
||
|
||
type AdminLabelTaskItem struct {
|
||
Id int64 `json:"id"`
|
||
DatasetId int64 `json:"datasetId"`
|
||
DatasetName string `json:"datasetName"`
|
||
Status string `json:"status"` // running | done
|
||
Total int `json:"total"`
|
||
Done int `json:"done"`
|
||
Error string `json:"error"`
|
||
CreatedAt *gtime.Time `json:"createdAt"`
|
||
FinishedAt *gtime.Time `json:"finishedAt"`
|
||
}
|
||
|
||
type AdminLabelTaskListRes struct {
|
||
Total int64 `json:"total"`
|
||
List []*AdminLabelTaskItem `json:"list"`
|
||
}
|
||
|
||
// AdminLabelTaskStartReq 发起预标注（RF-DETR 扫描，候选框合并入 datasets/<name>/boxes.json）
|
||
type AdminLabelTaskStartReq struct {
|
||
g.Meta `path:"/label-tasks" method:"post" summary:"发起预标注" tags:"管理端"`
|
||
DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
|
||
Filenames []string `json:"filenames" dc:"选中图片列表(多选批量);缺省=全量扫描"`
|
||
}
|
||
|
||
type AdminLabelTaskStartRes struct {
|
||
Id int64 `json:"id"`
|
||
}
|
||
|
||
// AdminImageVlmReviewReq 单图 VLM 补检：qwen3.6-35b-a3b 按「环境/季节/时间/天气/光线/地形/习性」
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// 综合判读画面，推理 RF-DETR 之外可能藏身的位置（排除已确认坐标），最多补 3 个疑似框（class 1）
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||
// 追加到 labels_json。
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// 依赖 localAi.vlmModel（默认 qwen3.6-35b-a3b）；VL 与 z-image 生成不能同时驻留显存，批量补检
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// 应在生成队列空闲时执行
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type AdminImageVlmReviewReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/images/vlm-review" method:"post" summary:"VLM 藏匿位补检" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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ImageId int64 `json:"imageId" v:"required|min:1" dc:"图片 id"`
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}
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type AdminImageVlmReviewRes struct {
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Added int `json:"added"` // 新增疑似框数(≤3)
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Boxes []*AdminLabelBox `json:"boxes"` // VLM 新增框（归一化坐标，class=1）
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Note string `json:"note"` // 未补检原因（如已确认框为空/VL 无输出）
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}
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// AdminLabelTaskDetailReq 预标注任务详情（每张图候选框 + 已确认标注，供工作台 canvas 叠框）
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type AdminLabelTaskDetailReq struct {
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g.Meta `path:"/label-tasks/detail" method:"get" summary:"预标注任务详情" tags:"管理端"`
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Id int64 `json:"id" v:"required|min:1" dc:"标注任务 id"`
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}
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// AdminLabelBox 单框（归一化 xywh，坐标 0~1）
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type AdminLabelBox struct {
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Cx float64 `json:"cx"`
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Cy float64 `json:"cy"`
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W float64 `json:"w"`
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H float64 `json:"h"`
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Confidence float64 `json:"confidence"` // 人工框为 1
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Class int `json:"class"` // 0 确认 | 1 疑似
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}
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// AdminLabelImageItem 工作台单张图：全部标注（labels_json，AI 预标与人工框同层，人工可修改/清理）
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type AdminLabelImageItem struct {
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Filename string `json:"filename"`
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Url string `json:"url"`
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Width int `json:"width"`
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Height int `json:"height"`
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Boxes []*AdminLabelBox `json:"boxes"`
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Labeled bool `json:"labeled"` // 有标注框（AI 预标或人工保存）
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ReviewStatus int `json:"reviewStatus"` // 审核三态 0=未标注,1=待审核,2=已审核
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}
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type AdminLabelTaskDetailRes struct {
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TaskId int64 `json:"taskId"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId"`
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DatasetName string `json:"datasetName"`
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Status string `json:"status"`
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Total int `json:"total"`
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Done int `json:"done"`
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Error string `json:"error"`
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Images []*AdminLabelImageItem `json:"images"`
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}
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// AdminLabelWorkbenchReq 标注工作台数据（无历史任务时直接用数据集图片 + 已确认标注，
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// 候选框读数据集目录 boxes.json）
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type AdminLabelWorkbenchReq struct {
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g.Meta `path:"/label-workbench" method:"get" summary:"标注工作台数据" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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}
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type AdminLabelWorkbenchRes struct {
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DatasetId int64 `json:"datasetId"`
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DatasetName string `json:"datasetName"`
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Images []*AdminLabelImageItem `json:"images"`
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}
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// AdminLabelSaveReq 保存单张图标注（工作台「保存本张」；覆写 dataset_image.labels_json）
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type AdminLabelSaveReq struct {
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g.Meta `path:"/label-tasks/save" method:"post" summary:"保存图片标注" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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Filename string `json:"filename" v:"required|length:1,200" dc:"图片文件名"`
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Boxes []*AdminLabelBox `json:"boxes" dc:"确认后的框列表(空=清空标注)"`
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}
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type AdminLabelSaveRes struct {
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LabeledCount int64 `json:"labeledCount"` // 该数据集当前已标注图数
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}
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// ---------- 数据清洗 ----------
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// AdminDatasetCleanPreviewReq 数据清洗预览（训练集去冗余候选清单，语义见技术设计.md「数据清洗」）：
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// 返回桶分布 + 超配桶候选清单（dHash 贪心挑保留）+ 已排除清单（可恢复）。
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// Quotas 与档位一一对应覆盖「保留张数」，缺省用 consts.CleanBuckets 默认；<2% 豁免档无视。
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type AdminDatasetCleanPreviewReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/clean/preview" method:"post" summary:"数据清洗预览" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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Quotas []int `json:"quotas" v:"length:0,8" dc:"各档配额覆盖(与档位一一对应,可选)"`
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}
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// AdminCleanBucketRes 单档分布（档位定义与顺序见 consts.CleanBuckets）
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type AdminCleanBucketRes struct {
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Label string `json:"label"`
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Exempt bool `json:"exempt"` // 豁免档（<2% 极远，不进候选）
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Total int `json:"total"` // 该档有确认目标(class 0)标注图总数
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Excluded int `json:"excluded"` // 其中已清洗排除数
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Quota int `json:"quota"` // 生效保留张数（请求覆盖或默认）
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Over int `json:"over"` // 超配需排除数 = max(0, 未排除-配额)；豁免档恒 0
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}
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// AdminCleanImage 候选/已排除单图（两个清单共用）
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type AdminCleanImage struct {
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ImageId int64 `json:"imageId"`
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Filename string `json:"filename"`
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Source string `json:"source"` // manual | ai
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BucketLabel string `json:"bucketLabel"` // 所在档（无 class 0 标注的已排除图为空）
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BoxHeightPct float64 `json:"boxHeightPct"` // 主目标框高占图高百分比（取最大 class 0 框，保留 1 位小数）
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MinHeightPct float64 `json:"minHeightPct"` // 图内最小确认目标占比（档内优先保留依据，保留 1 位小数；单目标图 = 主尺寸）
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TargetCount int `json:"targetCount"` // class 0 目标总数（多目标图里的小目标样本稀缺，看主尺寸+最小占比判断取舍）
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}
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type AdminDatasetCleanPreviewRes struct {
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Total int `json:"total"` // 参与统计图数（有 class 0 标注）
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Excluded int `json:"excluded"` // 已排除总数（恢复入口角标）
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Buckets []*AdminCleanBucketRes `json:"buckets"`
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Candidates []*AdminCleanImage `json:"candidates"` // 建议排除候选（默认全选即执行）
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ExcludedImages []*AdminCleanImage `json:"excludedImages"` // 已排除清单（勾选恢复）
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}
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// AdminDatasetCleanApplyReq 数据清洗执行：批量置/清 clean_excluded（排除不删文件，
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// 只影响训练集打包；恢复 = 同接口 exclude=false 重提该清单）。imageIds 须全属该数据集。
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type AdminDatasetCleanApplyReq struct {
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g.Meta `path:"/datasets/clean/apply" method:"post" summary:"数据清洗执行(排除/恢复)" tags:"管理端"`
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DatasetId int64 `json:"datasetId" v:"required|min:1" dc:"数据集 id"`
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ImageIds []int64 `json:"imageIds" v:"required|min-length:1" dc:"图片记录 id 列表"`
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Exclude bool `json:"exclude" dc:"true=置排除标记(出训练集);false=清标记(恢复)"`
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}
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type AdminDatasetCleanApplyRes struct {
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Applied int `json:"applied"` // 处理图片数（幂等）
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Excluded int64 `json:"excluded"` // 该数据集当前排除总数（角标/计数刷新）
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}
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// ---------- 客户端模型目录 ----------
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// ModelCatalogReq 模型目录（客户端登录态）：全部数据集的当前生效模型
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type ModelCatalogReq struct {
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g.Meta `path:"/models" method:"get" summary:"模型目录" tags:"客户端"`
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}
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// ModelCatalogItem 客户端模型条目（App 按需下载，多模型并行推理合并；variant 区分档位，
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// s/n 两档同数据集各一条 is_latest，App 按识别档位筛选加载）
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type ModelCatalogItem struct {
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DatasetId int64 `json:"datasetId"`
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DatasetName string `json:"datasetName"`
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Variant string `json:"variant"` // s(高识别) | n(高性能)
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Version string `json:"version"`
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Labels []string `json:"labels"` // 类别名，App 推理结果展示用
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SizeBytes int64 `json:"sizeBytes"`
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Sha256 string `json:"sha256"`
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Notes string `json:"notes"`
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PublishedAt *gtime.Time `json:"publishedAt"`
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DownloadUrl string `json:"downloadUrl"` // s 档 /download/trainings/<文件名前缀>.tflite；n 档 <文件名前缀>_n.tflite
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CoverUrl string `json:"coverUrl"` // /api/v1/app/cover?namePrefix=<前缀>（App 模型清单缩略图）
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}
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||
type ModelCatalogRes struct {
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List []*ModelCatalogItem `json:"list"`
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}
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