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5.7 KiB
Python
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"""Schemas for Auto Annotation tasks"""
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from __future__ import annotations
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from typing import List, Optional, Dict, Any
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from datetime import datetime
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from pydantic import BaseModel, Field, ConfigDict
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class AutoAnnotationConfig(BaseModel):
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"""自动标注任务配置（与前端 payload 对齐）"""
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model_size: str = Field(alias="modelSize", description="模型规模: n/s/m/l/x")
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conf_threshold: float = Field(alias="confThreshold", description="置信度阈值 0-1")
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target_classes: List[int] = Field(
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default_factory=list,
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alias="targetClasses",
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description="目标类别ID列表，空表示全部类别",
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)
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output_dataset_name: Optional[str] = Field(
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default=None,
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alias="outputDatasetName",
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description="自动标注结果要写入的新数据集名称（可选）",
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)
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model_config = ConfigDict(populate_by_name=True)
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class CreateAutoAnnotationTaskRequest(BaseModel):
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"""创建自动标注任务的请求体，对齐前端 CreateAutoAnnotationDialog 发送的结构"""
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name: str = Field(..., min_length=1, max_length=255, description="任务名称")
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dataset_id: str = Field(..., alias="datasetId", description="数据集ID")
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config: AutoAnnotationConfig = Field(..., description="任务配置")
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file_ids: Optional[List[str]] = Field(None, alias="fileIds", description="要处理的文件ID列表，为空则处理数据集中所有图像")
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model_config = ConfigDict(populate_by_name=True)
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class AutoAnnotationTaskResponse(BaseModel):
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"""自动标注任务响应模型（列表/详情均可复用）"""
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id: str = Field(..., description="任务ID")
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name: str = Field(..., description="任务名称")
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dataset_id: str = Field(..., alias="datasetId", description="数据集ID")
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dataset_name: Optional[str] = Field(None, alias="datasetName", description="数据集名称")
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source_datasets: Optional[List[str]] = Field(
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default=None,
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alias="sourceDatasets",
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description="本任务实际处理涉及到的所有数据集名称列表",
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)
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config: Dict[str, Any] = Field(..., description="任务配置")
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status: str = Field(..., description="任务状态")
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progress: int = Field(..., description="任务进度 0-100")
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total_images: int = Field(..., alias="totalImages", description="总图片数")
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processed_images: int = Field(..., alias="processedImages", description="已处理图片数")
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detected_objects: int = Field(..., alias="detectedObjects", description="检测到的对象总数")
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output_path: Optional[str] = Field(None, alias="outputPath", description="输出路径")
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error_message: Optional[str] = Field(None, alias="errorMessage", description="错误信息")
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file_ids: Optional[List[str]] = Field(
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default=None,
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alias="fileIds",
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description="本次任务实际处理的文件ID列表，为空表示处理数据集全部文件",
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)
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created_at: datetime = Field(..., alias="createdAt", description="创建时间")
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updated_at: Optional[datetime] = Field(None, alias="updatedAt", description="更新时间")
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completed_at: Optional[datetime] = Field(None, alias="completedAt", description="完成时间")
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model_config = ConfigDict(populate_by_name=True, from_attributes=True)
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class AutoAnnotationTaskListResponse(BaseModel):
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"""自动标注任务列表响应，目前前端直接使用数组，这里预留分页结构"""
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content: List[AutoAnnotationTaskResponse] = Field(..., description="任务列表")
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total: int = Field(..., description="总数")
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model_config = ConfigDict(populate_by_name=True)
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class UpdateAutoAnnotationTaskFilesRequest(BaseModel):
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"""更新自动标注任务所关联的数据集文件。
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- dataset_id: 主数据集 ID；若前端未显式传入，则在接口层回退为现有任务的 dataset_id。
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- file_ids: 选中的文件 ID 列表，允许跨多个数据集；
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实际执行自动标注时仅会对 tags 为空的文件重新推理。
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"""
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dataset_id: Optional[str] = Field(
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default=None,
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alias="datasetId",
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description="主数据集ID（可选，不传则沿用原任务的datasetId）",
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)
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file_ids: List[str] = Field(
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default_factory=list,
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alias="fileIds",
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description="要参与本自动标注任务的数据集文件ID列表，允许跨多个数据集",
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)
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model_config = ConfigDict(populate_by_name=True)
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class ImportFromLabelStudioRequest(BaseModel):
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"""从 Label Studio 导入标注结果到 DM 数据集的请求体。
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- target_dataset_id: 目标数据集ID（可选）；若未提供，则自动使用源任务/映射所关联的数据集；
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- export_format: Label Studio 导出格式（如 JSON/JSON_MIN/CSV/TSV/COCO/YOLO 等）；
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- file_name: 可选，自定义保存到数据集中的文件名称（不含路径）；
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若包含扩展名或路径分隔符，服务端会自动裁剪，仅保留文件名主体并附加正确后缀。
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"""
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target_dataset_id: Optional[str] = Field(
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default=None,
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alias="targetDatasetId",
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description="导入目标数据集ID（可选，不传则使用源数据集）",
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||
)
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export_format: str = Field(
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default="JSON",
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alias="exportFormat",
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||
description="Label Studio 导出格式 (JSON/COCO/YOLO 等)",
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||
)
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||
file_name: Optional[str] = Field(
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default=None,
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alias="fileName",
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description="自定义导出文件名（可选，不含路径，扩展名将按导出格式自动附加）",
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||
)
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||
model_config = ConfigDict(populate_by_name=True)
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