CVAT项目中的TUS协议上传偏移量错误问题分析与解决
问题背景
在CVAT(Computer Vision Annotation Tool)项目的使用过程中,用户报告了一个关于数据集导入导出功能的问题。具体表现为在使用cvat-cli命令行工具执行import-dataset、export-dataset和backup等操作时,系统会抛出401未授权错误,而其他如创建、删除、列表和帧操作则能正常执行。
问题现象
当用户尝试通过命令行工具上传COCO 1.0格式的数据集时,虽然进度条显示数据上传已完成,但最终会收到一个TUS(Tus Resumable Upload Protocol)偏移量获取失败的401错误。错误跟踪显示,问题发生在尝试获取上传偏移量时,认证信息未能正确传递到上传处理模块中。
技术分析
TUS协议简介
TUS是一种基于HTTP的协议,用于处理大文件上传。它支持断点续传,通过维护一个上传偏移量来跟踪上传进度。在CVAT中,TUS协议被用于处理大型数据集的上传和下载操作。
认证流程问题
从错误日志可以看出,虽然初始的客户端认证通过了验证(错误的凭证会立即返回认证失败),但在进行TUS协议相关的上传操作时,认证信息未能正确传递到上传处理模块。这导致在获取上传偏移量时,服务器无法验证请求的合法性,从而返回401未授权错误。
版本兼容性
用户报告该问题从CVAT v2.22.1版本开始出现,在v2.25.0版本中仍然存在。这表明在版本升级过程中,上传模块的认证处理逻辑可能发生了变化,导致认证信息传递链断裂。
解决方案
通过分析相关代码和问题报告,可以确定解决方案需要修复认证信息在TUS上传流程中的传递问题。具体而言,需要确保:
- 客户端认证信息能够正确传递到上传处理模块
- TUS协议请求头中包含必要的认证令牌
- 上传偏移量获取请求能够通过服务器认证
实施建议
对于遇到类似问题的用户,可以采取以下临时解决方案:
- 回退到v2.22.1之前的版本(如果项目允许)
- 等待官方发布修复该问题的版本更新
- 手动修改上传处理模块,确保认证信息正确传递
总结
CVAT项目中的TUS上传偏移量错误问题凸显了在复杂系统中认证信息传递的重要性。特别是在涉及多协议、多模块交互的场景下,需要特别注意认证信息的完整传递链。对于开发者而言,这个问题提醒我们在进行系统升级时,需要全面测试所有功能模块,特别是那些涉及第三方协议集成的部分。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00