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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
通用存储 创建存储目录 在左侧菜单栏中,单击“数据资产 > 通用存储”。 选择“通用存储”页签,单击“创建存储目录”,填写基本信息。 图1 创建存储目录 单击“确定”,通用存储列表可查看新建通用存储。 通用存储相关操作 在“通用存储”列表,还可以完成以下操作。 表1 通用存储相关操作
导出任务 导出数据集 单击数据集列表操作栏的“导出”。 选择数据目的地。 图1 数据目的地 数据目的地:默认选择OBS。 访问密钥:请输入访问密钥(AK)。 私有访问密钥:请输入私有访问密钥(SK)。 OBS目录:请指定数据集导出后存放的目录。 访问密钥ID(AK)和私有访问密钥
标注样例 Octopus标注平台功能众多,类型复杂。为帮助用户更快适应标注平台功能,熟悉标注平台界面,开展业务。本节以较典型的标注任务为例,详细介绍标注平台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
步骤六:查看仿真评测结果 评测任务结束后,可查看评测任务结果。 单击仿真任务名称,进入该任务的详情页。 查看任务详情。 任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后,用户可以关注该仿真场景的得分,以及是否通
仿真评测结果 评测任务结束后,可查看评测任务结果。 单击仿真任务名称,进入该任务的详情页。 查看任务详情。 任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后,用户可以关注该仿真场景的得分,以及是否通过评测指标的
仿真服务简介 Octopus仿真服务支持多种功能操作。包括用户在云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务,基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景,规控算法工程管理,多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线
场景库管理 仿真场景库模块提供场景库管理功能,支持对场景库的增删改查功能。自建场景库将场景格式相同的多个仿真场景集合,便于用户进行开发。 创建场景库 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景库”页签,单击“场景库分类”后的“新增一级分类”,输入场景库分类名称,用户将新建一个场景库分类。
自定义评测镜像制作 延时评测 仿真器输出的仿真过程数据会按照OSI的GroundTruth格式存储为pb文件,根据创建任务配置时是否选择使用datahub,该仿真pb有两种格式: 使用datahub时,该仿真pb的每帧数据是GroundTruth结构,然后按照OSI标准推荐的存储
并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表,直观形象。
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样,根据概率分布进行采样,如对样本服从µ=0,δ=1的正态分布,通过蒙特卡洛采样进行采样,采样得到的点能满足正态分布要求,如下图所示,采样得到的点会集中µ=0附近,要想采样得到更边界的点,需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
人工标注操作指导 本节主要介绍Octopus标注平台的标注界面操作(以图片和3D点云为例),标注任务的详细操作指导请参考标注样例。语言标注任务的详情操作指导请参考语音标注任务。文本标注任务的详情操作指导请参考文本标注任务。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签,单击项目名称。
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
测试套件管理 测试套件模块提供测试套件管理功能,支持对测试套件的增删改查功能。自建测试套件将场景格式相同的测试用例,便于用户进行开发。 创建测试套件 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试套件”页签,单击“测试套件列表”后的“新增套件”。 图1 新增套件 测试
采样方式有几种? 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样,根据概率分布进行采样,如对样本服从µ=0,δ=1的正态分布,通过通过蒙特卡洛采样进行采样,采样得到的点能满足正态分布要求,但如下图所示,采样得到的点会集中µ=0附近,要想采样得到更边界的点,需要进行大量采样。 图1
创建评测脚本 添加评测脚本流程为“初始化评测脚本 > 选择评测脚本文件 > 上传评测脚本文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测脚本”页签,单击“新建评测脚本”,填写脚本信息。 图1 新建评测脚本 名称:只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线,不得超过64个字符。
多帧识别 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域,开通“场景识别”服务,具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 完成OBS授权委托,具体操作步骤请参考授权操作步骤。在服务控制台“总览”>“我的模型”区域,开通“2D图像生成”服务,具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。
评测算法的自研proto接口 背景 Octopus内置一套评测算法,用于对自动驾驶系统的性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义,序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示,目前控制台展示主要分为两大方面:
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
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