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标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。 修改标注物。 将其他标注物涂成错误标签，应选择该标注所在图层，然后重新选择正确的标注类别绘制。
查看源数据包 原始数据包含车辆采集的各类传感器数据信息，数据导入任务创建完毕后，平台对数据包进行扫描，此模块展示导入成功的数据包。 数据包列表 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，默认显示数据包列表。 图1 数据包列表 表1 数据包列表相关操作 任务
标注员 认领标注任务 人工标注操作指导 标注工具和快捷键说明 父主题： 标注服务
文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。 编译镜像 编译任务 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 编译任务 仿真任务 评测镜像 Octopus平台各服务均提供用户自定义镜像功能，此模块对镜像提供了统一管理。
自动驾驶标注云服务-基础版 最大支持100个在线标注用户数支持2D、3D目标标注、语义分割、连续帧标注、融合标注，具有满足自动驾驶所需的标注工具，支持预标注。 自动驾驶训练云服务-基础版 支持算法管理、模型管理、自动驾驶相关的模型评测、badcase、可视化报告等。 自动驾驶合规云服务-基础版
模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本，一般不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。 推理服务：将模型部署为在线服务进行推理。 父主题： 训练服务
批导数据 原始数据采集完毕之后，需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式，以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所
数据导入 对象存储导入数据 把原始数据上传至平台前，可将数据包上传至对象存储中，从对象存储导入平台。操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，
在线仿真 使用规范 在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链，开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时，需修改在线仿真系统配置： 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率（默认分辨率不高，可调至适合的分辨率）。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生
通过Token认证鉴权，调用API接口认证鉴权支持Token认证和AK/SK认证两种方式。 访问控制 Octopus作为一个完备的自动驾驶工具链，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。为了支持客户对Octopus的权限做精细化控制，提供了IAM权限控制方面的能力来支撑。
模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本，往往不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。 添加算法 创建训练任务 创建评测脚本 仿真服务 Octopus仿真服务提供在线仿真和批量仿真功能，支持多
3D2D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫
API文档 API概览 SDK参考 05 使用 Octopus可以为您提供数据资产、数据处理、标注服务、训练服务、仿真服务、智驾模型服务等应用工具，确保自动驾驶规模合规、安全、可度量，版本快速集成。 数据资产 地图管理 标定管理 源数据包 数据场景 数据集 数据缓存 模型管理 通用储存
获取数据包列表 功能介绍 获取数据包列表 URI GET /v1.0/{project_id}/data/packages 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数 参数 是否必选
获取数据包详情 功能介绍 获取数据包详情 URI GET /v1.0/{project_id}/data/packages/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID id 是 String
分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用的界面和工具，帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择合适的节点数和GPU卡数，灵活调整训练环境，实现高效的分布式训练。 八
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