功能增加: - 在工作区增加按范围传播和传播全部可达入口,支持选中区域或当前帧全部 mask 作为 seed,并按前后帧范围调用 SAM2 传播后刷新已保存标注。 - 在 AI 智能分割中接入框选提示,支持 box prompt 以及 box + 正/反向点的 interactive prompt 细化流程。 - 在 AI 智能分割中增加提示点删除、最近锚点删除、清空锚点、选中 AI 候选删除和 Delete/Backspace 快捷删除。 - 在项目库删除项目后同步清理当前项目、帧、mask 与选区状态,避免删除后工作区残留旧数据。 - 将时间进度条上的已编辑帧提示改为覆盖在进度条上的琥珀色竖线,并保留已编辑帧计数。 - 将 AI 参数文案调整为局部专注模式(自动裁剪无锚区域)和严格除杂模式(自动清理干涉点),仅改善可读性,不改变内部字段。 Bugfix: - 修复 AI 框选工具无实际 prompt 输出的问题。 - 修复多次执行 AI 高精度语义分割时旧候选 mask 叠加显示的问题,改为替换本页 AI 候选。 - 修复删除 AI 候选后选区仍引用已删除 mask 的状态残留。 - 修复进度条当前帧提示与已编辑帧提示颜色/语义混淆的问题,当前帧继续由播放进度和缩略图高亮表达。 测试与文档: - 补充 AI 分割框选、候选替换、提示点删除和快捷删除相关测试。 - 补充工作区传播范围、传播全部可达、编辑区域删除和项目删除状态清理测试。 - 更新 README、AGENTS 和 doc 下需求冻结、设计冻结、接口契约、前端审计、实施计划、测试计划,记录当前真实功能和测试覆盖。
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# 后续实施建议
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目标是把当前“能看、能上传、能拆帧”的系统推进到“能真实完成标注闭环”的系统。
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## 阶段 1:先修接口契约(已完成基础对齐)
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优先级最高。AI 点/框推理和 COCO 导出的基础契约已经按当前代码完成对齐。
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已完成:
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1. `src/lib/api.ts` 的 `updateProject()` 已改为 `PATCH`。
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2. `exportCoco()` 路径已改为 `/api/export/{projectId}/coco`。
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3. Canvas 调 AI 时已使用当前帧真实 `frame.id` 作为 `image_id`。
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4. Canvas 点/框坐标已转成后端需要的归一化坐标。
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5. 后端 `polygons` 已转成前端可渲染的 Konva path。
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剩余边界:
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1. SAM 3 相关源码和安装脚本保留,但当前产品入口已禁用:前端不展示 SAM 3,后端 registry 不暴露 `sam3`,`model=sam3` 请求返回不支持。若后续重新需要文本语义提示,再恢复前端入口、registry、状态接口和对应测试。
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2. 标注删除/更新接口已打通基础能力;逐点几何编辑器已支持顶点拖动/删除、边中点插入和多 polygon 子区域选择编辑,复杂洞结构仍待增强。
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## 阶段 2:打通标注保存(已完成基础闭环)
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当前工作区可将未保存 mask 写入后端标注表,并在加载项目帧后回显。
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已完成:
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1. 前端根据 `Mask.segmentation` 构造后端需要的 normalized `mask_data.polygons`。
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2. 用户点击“结构化归档保存”后,未保存 mask 调用 `POST /api/ai/annotate`,dirty mask 调用 `PATCH /api/ai/annotations/{annotation_id}`。
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3. 后端保存或更新 `project_id`、`frame_id`、`template_id`、`mask_data`、`bbox`;具体分类写入 `mask_data.class`。
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4. 工作区加载帧后调用 `GET /api/ai/annotations` 回显已保存标注。
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5. 工作区“清空遮罩”调用 `DELETE /api/ai/annotations/{annotation_id}` 删除当前帧已保存标注。
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剩余建议:
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1. 加入保存冲突处理和批量保存错误提示。
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2. 逐点几何编辑器已支持拖动/删除顶点、边中点插入新点和多 polygon 子区域编辑;后续增强为复杂洞结构编辑。
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3. 区域合并/去除已支持基础 union/difference;后续增强为更明确的多选列表、操作预览和冲突确认。
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## 阶段 3:接入导出按钮(已完成 COCO JSON 和 PNG Mask ZIP)
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当前工作区“导出 JSON 标注集”和“导出 PNG Mask ZIP”都会先保存未归档 mask,再调用后端导出接口。
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已完成:
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1. COCO JSON 调用 `/api/export/{projectId}/coco`。
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2. PNG Mask ZIP 调用 `/api/export/{projectId}/masks`。
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3. ZIP 内保留单标注二值 `mask_*.png`,同时输出 `semantic_frame_*.png` 和 `semantic_classes.json`。
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剩余建议:
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1. 无标注时给出更明确的空导出提示。
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## 阶段 4:替换 Dashboard mock
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当前 Dashboard 已通过 `GET /api/dashboard/overview` 读取后端聚合快照,不再使用硬编码初始统计、队列或活动日志。
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已完成:
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- 聚合项目、帧、标注、模板数量和主机 load average。
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- 按 `processing_tasks` queued/running/failed/cancelled 任务生成解析队列。
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- 按最近任务、项目、标注、模板记录生成活动流。
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已完成补充:
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1. Dashboard 对 queued/running 任务提供取消按钮。
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2. Dashboard 对 failed/cancelled 任务提供重试按钮。
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3. Dashboard 详情弹窗展示任务 error、payload、result、Celery ID 和时间。
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剩余建议:
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1. 为 Dashboard 增加任务历史筛选。
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## 阶段 5:异步拆帧和进度
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Word 方案中提到 Celery + Redis。当前已经有 Celery app、worker task 和 `processing_tasks` 表。
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已完成:
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1. 新建 Celery app。
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2. `POST /api/media/parse` 只创建任务并立即返回 task id。
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3. worker 执行 FFmpeg/OpenCV/pydicom。
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4. worker 写 PostgreSQL 任务进度。
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5. worker 发布 Redis `seg:progress`,FastAPI 广播到 `/ws/progress`。
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已完成补充:
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1. `POST /api/tasks/{task_id}/cancel` 取消 queued/running 任务,并尝试 revoke Celery。
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2. `POST /api/tasks/{task_id}/retry` 为 failed/cancelled 任务创建新的 queued 任务。
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3. worker 在关键阶段检查 cancelled 状态,避免取消后继续写帧。
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4. Redis/WebSocket 进度事件增加 `cancelled` 类型。
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Dashboard 的解析队列现在已经从“项目状态派生”升级为任务表驱动,实时推送也已通过 Redis/WebSocket 打通;剩余重点是任务历史筛选和更细的 worker 中断粒度。
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## 阶段 6:GT 导入与点区域(已完成基础增强版)
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Word 方案中的完整版本包含距离变换、骨架提取和聚类。当前已经完成基础增强版:导入二值/标签 mask 图片后,后端按非零像素值拆分类别,再按连通域生成 polygon 标注,并用距离变换提取一个正向 seed point。
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已完成:
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1. 工作区提供“导入 GT Mask”入口。
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2. 前端调用 `POST /api/ai/import-gt-mask` multipart 接口。
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3. 后端按非零像素值拆分多类别 mask。
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4. 后端使用 OpenCV contour 提取每个类别下的连通域。
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5. 后端使用 distance transform 生成 `points` seed。
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6. 导入结果写入 `annotations` 表并回显为工作区 mask。
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7. 前端把 seed point 转为像素坐标显示在 Canvas 上,拖动后会标记标注为 dirty 并可归档保存。
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剩余建议:
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1. 增加骨架提取和聚类增强。
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2. 为多类别像素值提供模板分类自动映射规则。
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## 阶段 7:模板优先级融合(已完成导出侧裁决)
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当前导出 PNG Mask ZIP 时已经按 class/template z-index 做重叠裁决,从低到高覆盖,生成每帧 `semantic_frame_*.png`。
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已完成:
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1. 标注保存时记录 template class id / name / zIndex。
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2. 导出 mask 时按 zIndex 从低到高覆盖。
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3. 同类语义值在融合图中共享同一个 class value。
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4. 跨类重叠由高 zIndex 覆盖低 zIndex。
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剩余建议:
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1. 在前端预览重叠裁决结果。
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2. 对多帧多类导出增加颜色 palette PNG 或可视化 legend。
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## 阶段 7.5:视频片段传播(已完成基础闭环)
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当前工作区传播功能会使用当前帧的选中 mask 或当前帧全部 mask 作为 seed,按用户设置的起止帧向前、向后或双向传播,并把结果写入后端标注表。“传播全部可达”会把范围设置为项目第 1 帧到最后 1 帧。
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已完成:
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1. 前端 `propagateMasks()` 已接入 `POST /api/ai/propagate`。
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2. 工作区会把 seed mask 的 normalized polygon、bbox、label、color 和 class 元数据传给后端。
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3. SAM 2 路径使用官方 `SAM2VideoPredictor.add_new_mask()` 和 `propagate_in_video()`。
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4. SAM 3 video tracker 路径已从当前产品入口禁用,相关 helper 仅保留作后续恢复参考。
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5. 后端会跳过源帧,把传播结果保存到后续帧 `annotations`,并在完成后由前端刷新回显。
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6. 前端已经支持传播对象选择、起止帧范围和“传播全部可达”;多个 seed 或前后双向范围会拆成多次顺序调用单 seed 后端接口。
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剩余建议:
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1. 把传播任务改为异步任务,接入 Dashboard 和 WebSocket 进度。
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2. 增加覆盖已有标注策略设置,例如跳过已有、覆盖同类、全部覆盖。
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3. 用真实长视频做 SAM 2 tracker smoke test 和质量评估;如果未来恢复 SAM 3,再单独补充 SAM 3 tracker 评估。
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## 阶段 8:清理 UI 文案与 Mock
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建议统一这些文案和真实能力:
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- SAM/GPU 状态已改为 `GET /api/ai/models/status` 驱动。
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- 撤销/重做按钮已接全局 mask 历史栈。
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- “重新提取内侧中轴树骨架”接真实接口,否则标为未实现。
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- AI 独立页不要固定 Unsplash 图,应从当前项目帧或上传文件进入。
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