任务列表
| ID | 任务名称 | 类型 | 图片数 | 状态 | 领取人 | 发布者 | 发布时间 | 操作 |
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标注工具下载
首次标注或切换任务类型时，可先查看操作规范与提交前检查项。
| 文件名 | 大小 | 修改时间 | 操作 |
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数据批次
每个批次从清洗开始，依次进入标注、审核和训练数据冻结；这里是唯一查看批次状态与下一步的地方。
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手工发布
适用于本地文件夹 / zip 或无需经历数据清洗的历史任务。Barcode 客户数据请优先从“数据批次”发布，确保来源、审核和训练数据可追溯。
选择已注册定位模型后，任务类型会自动固定为“定位（LabelMe）”；不选则可发布通用识别或定位任务。
上传文件夹 / zip (本地预标后整目录上传, 图片直传 OSS)
识别任务: 选一个本地文件夹或 zip。里面要有 labels.txt 或 labels_new.txt + 图片文件。
labels 行格式: 图片路径<TAB>文本<TAB>置信度。
labels 行格式: 图片路径<TAB>文本<TAB>置信度。
或
也可以直接把文件夹或 .zip 拖到这里
未选择文件
从无感存图发布标注任务
当前仅开放已接入预标注适配器的数据类型；后续模型会在这里增加选项。
当前已接入模型均为四点定位任务，因此固定使用 LabelMe。
选项来自当前模型、客户、设备的已索引采集日期；开始和结束选择同一天即可精确筛选某一天。
正在计算...
只统计图片和同名 JSON 齐全、且尚未发布过的样本。
等待可发布总量计算完成。
多批时系统自动追加“（1/10）”等批次编号。
服务端根据 JSON 自动生成 OBB 预标注；无效图片或 JSON 会跳过并记录在发布结果中。
审核
这里只显示已提交的定位或识别任务；无论来自数据批次还是手工发布，审核通过后都可导出或进入该模型已接入的训练流程。
| ID | 任务名称 | 类型 | 提交人 | 提交时间 | 操作 |
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标注任务工作台
按处理阶段管理任务；从数据批次发布的任务会保留来源，可直接回到批次、审核或训练数据。
| ID | 数据来源 | 任务 | 图片 / 类型 | 状态 | 领取人 | 发布时间 | 下一步 |
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训练数据工作台
从审核结果创建可复现训练版本
每次冻结都会保存选中任务的最终标注快照和训练/验证划分。划分会尽量覆盖客户 × 最终类别，同一连续采集序列不会被拆到两侧。
当前训练链路：Barcode1280 OBB
1
选择审核通过任务只选本轮新增、且尚未冻结的任务。
2
冻结数据版本生成不可变 OSS 数据包和覆盖报告。
3
验证数据或开始训练先验证数据链路，再由 GPU 执行真实训练。
1. 选择任务并冻结版本
只有审核通过的任务会出现；已冻结任务自动排除，避免重复进入训练集。
留空由系统生成；创建后不可覆盖。
当前训练集 + 验证集两份。
帮助后续回溯这一轮数据的目的。
| ID | 已审核任务 | 图片数 | 发布时间 | |
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2. 已冻结的数据版本
版本就绪后可下载归档，或交给 GPU worker 做数据验证与训练。
| 数据版本 | 状态 | 训练集 | 验证集 | 创建时间 | 下一步 |
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3. 训练作业
“验证数据”仅检查下载、解压和训练命令，不占 GPU；真实训练会占用 GPU。
正在检查 GPU worker...
| ID | 数据版本 | 类型 | 状态 | 阶段 | 创建时间 |
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自动化规则
启用后，后台会从该模型的新索引数据中自动创建数据批次、生成 LabelMe 预标注并发布标注任务。人工只需标注和审核；规则默认关闭。
启用开关会立即保存；启用前请先选择起始日期。触发数量就是每个自动数据批次的图片数：候选池积累到 N 张，系统便创建一批 N 张图片。每标注任务决定这一批再拆成多少个标注任务。自动训练阈值暂只记录配置，待各模型训练适配完成后启用。
| 模型 | 启用 | 起始日期 | 触发数量 / 每批图片 | 每标注任务 | 自动训练阈值 | 操作 |
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| 用户 | 已通过任务数 | 已通过图片总数 |
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| 文件名 | 大小 | 修改时间 | 操作 |
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