让数据质量看得见，让每轮实验有共同依据。
将样本、标签、标注与训练验证测试分区组织为数据版本，结合覆盖分析和封版校验，把数据准备从文件整理变为可交接成果。
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- 版本固定
- 覆盖分析
- 成果可复用
01 / 固定数据依据
这一轮用了哪些样本，下一轮仍能说明白。
草稿承接新增样本，锁定后进入标注与验收，导出校验通过形成正式版本。后续训练和评测引用确定版本，避免数据变化改写历史输入。
查看重点 · 这一轮用了哪些样本，下一轮仍能说明白。
- 草稿与正式版
- 样本与标签
- 历史输入
02 / 看清质量缺口
先看类别与分区覆盖，再决定下一笔数据投入。
对照训练、验证、测试数量，以及各类别的图片数、对象数和覆盖，识别样本不足或分布差异，帮助安排补采、选样与标注优先级。
查看重点 · 先看类别与分区覆盖，再决定下一笔数据投入。
- 类别覆盖
- 分区对照
- 背景样本
统计反映覆盖范围，不能自动证明标注正确或消除数据泄漏。
03 / 交接可用数据
从审核完成，到能够用于研发的完整数据包。
验收标注任务，完成导出及类别映射等整包校验后封版。交付时同时明确数据版本、任务类型、标签与分区，使研发人员接到可使用、可追溯的输入。
查看重点 · 从审核完成，到能够用于研发的完整数据包。
- 任务验收
- 整包校验
- 正式数据包