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常规训练:基于数据集和用户算法训练新模型。 图4 增量训练 增量训练:基于用户导入的模型或已完成训练模型版本(可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径)和新数据集使用选择的算法再次进行训练,生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择输入模型和版本。 选择数据集。
transition 函数f(x)=Ax3+B*x2+Cx+D,约束梯度在开始和结束时必须为零. sinusoidal:变化曲线是一个正弦变迁Sinusoidal transition 函数 f(x)=A*正弦(x)+B,约束梯度在开始和结束时必须为零. step:变化曲线是一个阶段变迁Step transition
服务购买入口:单击“购买服务”,即可跳转至服务订购界面,可参考购买服务。 2 服务模块 显示各服务模块,支持续费和退订。 3 我的资源 显示购买的扩展资源包,购买扩展资源包可参考购买扩展资源包,支持续费和退订。 4 按需服务 显示合规脱敏服务,支持开通合规脱敏服务。 5 模型微调 显示智驾模型微调服务,支持开通智驾模型微调服务。
根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样,利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合,找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图1和图2所示,对
根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样,利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合,找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图1和图2所示,对
下划线、中划线、点、斜杠和空格,不能超过256字符。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数,允许添加的参数个数不超过20个。 Key:只能由英文、数字、和特殊符号(,-_)组成,且需要以字母开头。长度不超过64个字符。 Value:只能由英文、数字和特殊符号(\/,.[]-_)组成
跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源,Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持,满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的
road_aids_type road_aids_type yes 道路辅助设施类型,匝道分流时匝道和主路的连接方式,目前共有三种:DType-1(直接式1)、DType-2(直接式2)和PType(平行式). 参数取值范围: lane_width: length = [3m..4m]
库,为自动驾驶开发提供海量仿真场景。自定义逻辑场景的可以进行修改、删除操作,并支持仿真器A和仿真器B。创建泛化场景时,由于仿真器A的不同版本之间存在主车id不固定的问题,为了保证规控算法和评测算法能正确判断找到主车,泛化的场景文件的主车名称(name)字段应该为Ego。 逻辑场景
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action 否 String 可填值CANCEL_PUSH,表示将“推送中”和“二次推送中”的版本回退到上一个状态。 status和action字段至少填写一项,若两项都存在则action字段生效而忽略status字段 枚举值: CANCEL_PUSH
录在线仿真会出现异常,合法的用户名称限制如下: 只能包含小写字母、数字、下划线、中划线 。不得超过31个字符。 只能以字母和下划线开头。不可包括连续的下划线和中划线。不可包含linux的关键字或保留字。 目前在线仿真为独占式,同一台在线仿真器同一时间只允许一个用户使用,待用户释放后,才可供其他用户使用。
自定义评测镜像涉及的样例代码,如有需要,请联系相关人员。 算法镜像和评测镜像cmd以用户创建项目时输入的运行命令为准,仿真器镜像不支持cmd自定义以后台默认的运行命令为准。Entrypoint只在算法镜像生效,评测镜像和仿真器镜像不支持配置entrypoint。 目前自定义算法、自定
Octopus平台接收到原始数据(Rosbag包)后,将对数据进行解包、轨迹和接管分析等操作,用于数据总览、数据场景、数据回放、标注服务等模块,请用户结合实际需求,准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表: 表2 数据和模块对应关系 类型 消息 数据总览 数据场景
预测算法:可显示或隐藏除主车以外,他车的朝向前的行驶轨迹。 定位算法:可显示或隐藏主车的定位(通过算法计算出的信息)和真值(实际信息)的坐标信息。 规控算法:可显示或隐藏“主车局部规划轨迹”和“主车全局规划轨迹”。 高精地图:显示“路面”、“车道线”、“车道参考线”、“中心车道线”、“交通信号”,可控制对应功能显示或者隐藏。
Octopus平台接收到原始数据(Rosbag包)后,将对数据进行解包、轨迹和接管分析等操作,用于数据总览、数据场景、数据回放、标注服务等模块,请用户结合实际需求,准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表: 表2 数据和模块对应关系 类型 消息 数据总览 数据场景
Octopus平台接收到原始数据(Rosbag包)后,将对数据进行解包、轨迹和接管分析等操作,用于数据总览、数据场景、数据回放、标注服务等模块,请用户结合实际需求,准备好相应模块所需数据。 Octopus平台转换后的OpenData数据服务模块所需数据请见下表: 表2 数据和模块对应关系 类型 消息 数据总览 数据场景
json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。3D语义分割类的“.json”文件中必须包含label_counts,labels和labels_ext字段信息。3D语义分割类的“.json”文件中必须包含label_counts和labels,labels_ext字段有无取决于是否有关系标注信息。
测逻辑处理后,将评测结果写成评测pb。 其中仿真pb是通过八爪鱼提供的sim_osi.proto进行序列化和反序列化,评测pb是通过八爪鱼提供的eva.proto进行序列化和反序列化的。 自定义评测算法的实现有如下几个步骤: 在代码内通过SIM_OSI_PATH环境变量获取仿真p
数据类型为音频或文本时,项目任务流程不支持选择预初审和预终审。 表2 数据类型支持的文件格式 数据类型 文件格式 图片 ".bmp",".jpg",".jpeg",".png",".gif",".tiff"。 点云 ".pcd"(ascii和binary格式)。 音频 ".wmv",".flac","
6个字符。 完成模型配置。 图1 模型配置 模型级别:可选择“初始模型”和“迭代模型”。“初始模型”为Octopus平台提供的内置模型,“迭代模型”是用户二次微调后的模型。 输入模型:选择需要进行微调的模型和版本。当前支持2D预标注模型进行模型微调。 输出模型:模型微调后存储的模型仓库。