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repeated VehicleFrame vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规
repeated VehicleFrame vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为“.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规
数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 标注：从下拉框中选择符合用户业务所需的标注物。用户可自定义添加标注物以满足业务所需。 图3 预标注 标注类型：预标注，该标注模板用于预标注任务。 数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 模型来源：根据模型的来源来选择。
├─图片1.jpg #已标注图片 ├─labels.json #图片1的所有标注信息 ├─子文件夹2 ├─图片2.jpg #已标注图片
图5 2D图像详情 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失效的图片，可选择单击右上角“清理失效图片”，清理失效图片。 终止模型生成2D图像 单击操作栏的“终止”，即可终止状态为“执行中”的模型。
├─帧目录名称1.json #该标注图片的所有标注信息 ├─帧目录名称2 ├─图片名称2.jpg #对应的已标注图片 ├─帧目录名称2.json #该标注图片的所有标注信息
对不同标注任务的操作指导，用户可参考操作指导，依据标注规范快速在平台展开标注。 人车类型图片标注任务 2.5D人车图片标注任务 点云标注任务 点云跟踪标注任务 车道线图片标注任务 语义分割图片标注任务 语义分割点云标注任务 2D3D关联标注任务 语音标注任务 文本标注任务 父主题：
自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D/2.5D/3D自动标注，准确率超90%。 自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。 自动驾驶多模态检索支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索。
传感器详细数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。 增量数据集
式”来筛选数据包。 查看数据包详情 单击图片下侧的“详情”，可查看数据包详情，具体可参考数据包详情。 数据回放 鼠标悬浮在图片上，单击图片，页面自动跳转至“数据回放”模块，可查看采集车辆的路测数据，具体可参考数据回放。 删除数据包 单击图片下侧的“删除”，可删除数据包。 数据包详情
在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务”>“场景识别” 。 选择“单帧识别”页签，单击右上角“添加文件”。 在“文件上传”弹出框中，单击“添加文件”，上传本地图片。只能选择JPG/JPEG/PNG文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000,000像素。 图1 添加文件识别 单击“开始识别”，在识别结果区域查看识别结果。
使用个人数据的场景 数据批导 数据集 通用存储 数据合规递送 收集的个人数据项 路采数据包（含有人像的2D图片，音频或视频） 自定义数据集（含有人像的2D图片，音频或视频） 路采数据包（含有人像的2D图片，音频或视频） 个人数据收集的来源和方式 对象存储导入 本地 标注 OBS 通用存储 数据递送
"size": 0 }, "image_meta_infos": [ #图片属性信息，包含标定项id、图片名称、传感器类型、图片大小、图片源的obs路径url、时间戳 { "id": "3b018a08-caa8-4e8
Octopus数据集格式说明 在上传数据集前，请用户仔细阅读本章节。 图片标注数据集文件说明 点云标注数据集文件说明 音频标注数据集文件说明 文本标注数据集文件说明 父主题： 数据集
移动。 Esc 修改。 5 绘制2.5d框。 Q 切换上一张图片。 E 切换下一张图片。 S 保存当页信息。 > 勾选审核通过并切到下一页。 Delete 删除。 左键 拖动图片。 B 快速添加车牌、车轮点。 F 追踪上一帧图片。 U、J、H、K 选中边框上下左右微调。 Ctrl+Z
地图场景预览页面 表3 地图场景预览页面详细说明 序号 区域名称 说明 1 地图场景预览区域 鼠标上下滚动，可以放大缩小图片，鼠标左键可旋转图片，右键可拖动图片。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、信号灯。 3 场景刷新
deleteAgency 进行2D图片预标注 octopus createImageAnnotation 创建2D图片生成任务 octopus createImageGenJob 终止2D生成任务 octopus terminateImageGenJob 删除2D生成图片任务 octopus deleteImageGenJob
点云文件，文件大小不能超过2MB。 单击“确认”，生成相关返回值。3D预标注结果生成后，单击标注结果右上角“下载标注结果”，可以将标注后的图片下载到本地保存。3D预标注支持的标注类别详见3D预标注类别列表。 目标检测 图3 标注结果 目标分割 图4 标注结果 3D预标注类别列表 表1
处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、3D、4D自动标注，准确率超过90%。自动驾驶多模态检索支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索。 如何访问Octopus Octo
处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、3D、4D自动标注，准确率超过90%。自动驾驶多模态检索支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索。 如何访问Octopus Octo
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