VQA Tool - 视觉问答标注工具

一个用于自动驾驶场景数据标注和审核的可视化工具，支持场景感知、决策分析和标注管理。

📋 功能特性

• 场景可视化：查看场景图片和 JSON 数据
• 数据标注：修改并保存标注数据
• 审核管理：标记场景通过/未通过
• 差异对比：对比原始数据与标注数据
• 汇总导出：生成数据集汇总并导出 Excel

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🚀 快速开始

环境要求

• Python: 3.10+
• Node.js: 16+
• 包管理器: npm 或 yarn

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd vqa-tool-v1.8

2. 安装后端依赖

# 创建虚拟环境（推荐使用 conda）
conda create -n vqa-env python=3.10
conda activate vqa-env

# 进入后端目录
cd backend

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

3. 安装前端依赖

# 进入前端目录
cd ../vqa-frontend

# 安装 Node.js 依赖
npm install

4. 配置数据目录

编辑 backend/config.json，设置数据目录路径：

{
  "data_root": "../data"
}

📁 data_root 支持相对路径（相对于 backend 目录）或绝对路径

5. 启动服务

启动后端（终端 1）：

cd backend
python run.py

启动前端（终端 2）：

cd vqa-frontend
npm run dev

6. 访问应用

打开浏览器访问：http://localhost:5174

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📁 数据目录结构

将数据放置在配置的 data_root 目录下：

data/
├── dataset_1/                  # 数据集目录
│   ├── anno_all_xxx.json       # 场景 JSON 文件
│   ├── image_xxx.jpg           # 场景图片文件
│   └── annotations/            # 标注结果（自动生成）
│       ├── anno_all_xxx.json   # 已标注的数据
│       └── _review_status.json # 审核状态
├── dataset_2/
│   └── ...

命名规则：

• JSON 和图片文件名中需包含相同的数字 ID（时间戳）
• 例如：anno_all_REQ-1766132304865.json 和 image_REQ-1766132304865.jpg

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⚙️ 配置说明

后端配置

配置项	环境变量	说明
数据目录	DATA_ROOT	数据根目录路径
端口	PORT	后端服务端口，默认 5001
Debug 模式	FLASK_DEBUG	设为 1 开启调试模式
CORS 源	CORS_ORIGINS	允许的跨域源，多个用逗号分隔

示例：

export DATA_ROOT=/path/to/data
export PORT=5001
export FLASK_DEBUG=0
python run.py

前端配置

创建 .env 文件（可选）：

# 指定后端 API 地址（默认自动检测）
VITE_API_BASE=http://127.0.0.1:5001

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🔧 常见问题

Q: 启动后页面空白？

1. 检查后端是否正常启动
2. 确认 config.json 中的数据目录路径正确
3. 查看浏览器控制台是否有错误

Q: 数据加载超时？

本工具已优化支持大数据集：

• 超时时间：2 分钟
• 支持分页加载
• 60 秒缓存

如仍超时，可调整 vqa-frontend/src/api/http.js 中的 timeout 值。

Q: 如何生产部署？

# 后端使用 Gunicorn
pip install gunicorn
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5001 "app.app:create_app()"

# 前端构建静态文件
cd vqa-frontend
npm run build
# 使用 Nginx 托管 dist/ 目录

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📝 License

MIT License