Refactor output to directory-based layout + migration script

Replace prefix-based naming (crop_12_4_depth.png) with directory-based
layout where modality is determined by folder (depth/crop_12_4.png).

New structure:
  output_root/{modality}/{rel_parent}/{stem}.png    (vis)
  output_root/npy/{modality}/{rel_parent}/{stem}.npy (intermediate)
  output_root/safetensors/{rel_parent}/{stem}.safetensors (training)

- Rewrite io_utils.py save functions: (output_root, rel_parent, stem)
- Update ImageRecord: output_root + rel_parent instead of output_dir
- Add path helpers: npy_path(), vis_path(), safetensors_path()
- Add scripts/migrate_layout.py for converting existing datasets
- Update all tests (143 passing)
- Update README with new layout docs

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -58,7 +58,9 @@ python -m pytest src/tests/ -v
 │   │   └── dataset.py             # Discovery, filtering, PyTorch Dataset
 │   ├── conf/                      # Gin-configurable dataclasses
 │   ├── utils/                     # Profiler, benchmark, GPU utils
-│   └── tests/                     # 141 тест (pytest)
+│   └── tests/                     # 143 теста (pytest)
+├── scripts/
+│   └── migrate_layout.py         # Миграция со старого prefix-формата
 └── docs/
     ├── segmentation_class_analysis.md   # Анализ классов сегментации (11 классов)
     ├── segearth_ov3_architecture.md     # Архитектура SegEarth-OV3 + SAM 3.1
@@ -145,22 +147,24 @@ free_vram = total - reserved
 batch = round_down_pow2(free_vram / act_per_sample * 0.7)
 ```
 
-**Resume** проверяет существование `{stem}_{suffix}.png` (или `.npy`) для каждого изображения и `{stem}.safetensors` для этапа консолидации. Пайплайн можно прервать Ctrl+C и перезапустить -- готовые пропускаются.
+**Resume** проверяет существование файлов в соответствующих директориях модальностей. Пайплайн можно прервать Ctrl+C и перезапустить -- готовые пропускаются.
 
 ## Формат выхода
 
-Структура директорий **зеркалит** исходный датасет. Исходные изображения не копируются:
+Модальность определяется **папкой**, а не суффиксом файла:
 
 ```
 World-UAV-aug/
-├── Rot/SouthernSuburbs/DB/img/
-│   ├── crop_12_4.safetensors   # ВСЕ модальности (для обучения, zero-copy mmap)
-│   ├── crop_12_4_depth.png     # grayscale визуализация
-│   ├── crop_12_4_edge.png      # grayscale визуализация
-│   ├── crop_12_4_segm.png      # RGB palette визуализация (11 классов)
-│   └── crop_12_4_chm.png       # grayscale визуализация
-├── Country/...
-└── Terrain/...
+├── depth/Rot/SouthernSuburbs/DB/img/crop_12_4.png       # vis
+├── edge/Rot/SouthernSuburbs/DB/img/crop_12_4.png        # vis
+├── segm/Rot/SouthernSuburbs/DB/img/crop_12_4.png        # vis (palette mode P)
+├── chm/Rot/SouthernSuburbs/DB/img/crop_12_4.png         # vis
+├── npy/depth/Rot/SouthernSuburbs/DB/img/crop_12_4.npy   # float16 intermediate
+├── npy/edge/...
+├── npy/segm/...
+├── npy/chm/...
+├── safetensors/Rot/SouthernSuburbs/DB/img/crop_12_4.safetensors  # для обучения
+└── manifest.json
 ```
 
 ### SafeTensors (рекомендуемый формат для обучения)
@@ -213,10 +217,11 @@ World-UAV-aug/
 from safetensors.torch import load_file
 
 stem = "crop_12_4"
-aug_dir = Path("World-UAV-aug/Rot/SouthernSuburbs/DB/img")
+aug_root = Path("World-UAV-aug")
+rel_parent = "Rot/SouthernSuburbs/DB/img"
 
 # Zero-copy чтение всех модальностей за ~0.1ms
-data = load_file(aug_dir / f"{stem}.safetensors", device="cpu")
+data = load_file(aug_root / "safetensors" / rel_parent / f"{stem}.safetensors", device="cpu")
 
 depth = data["depth"]  # [1, 256, 256] float16, [0, 1]
 edge  = data["edge"]   # [1, 256, 256] float16, [0, 1]
@@ -236,13 +241,25 @@ from PIL import Image
 import numpy as np
 
 # Depth / Edge / CHM -- grayscale float [0, 1]
-depth = np.array(Image.open(aug_dir / f"{stem}_depth.png")) / 255.0  # [H, W]
-edge  = np.array(Image.open(aug_dir / f"{stem}_edge.png"))  / 255.0
-chm   = np.array(Image.open(aug_dir / f"{stem}_chm.png"))   / 255.0
+depth = np.array(Image.open(aug_root / "depth" / rel_parent / f"{stem}.png")) / 255.0
+edge  = np.array(Image.open(aug_root / "edge"  / rel_parent / f"{stem}.png")) / 255.0
+chm   = np.array(Image.open(aug_root / "chm"   / rel_parent / f"{stem}.png")) / 255.0
 ```
 
 > PNG визуализации квантуют float16 в uint8 (256 уровней). Для обучения используйте SafeTensors.
 
+### Миграция со старого формата
+
+Если данные сгенерированы в старом prefix-формате (`crop_12_4_depth.png`), мигрируйте:
+
+```bash
+# Сначала проверить (dry-run)
+python scripts/migrate_layout.py /mnt/data1tb/cvgl_datasets/World-UAV-aug --dry-run
+
+# Выполнить миграцию
+python scripts/migrate_layout.py /mnt/data1tb/cvgl_datasets/World-UAV-aug
+```
+
 ## Скачивание весов
 
 Веса скачиваются один раз в `in/weights/` (~10 GB суммарно):