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子任务 说明 详细指导 数据准备 创建算子 基于您的业务数据，您可以在Octopus中创建数据处理的算子。 创建算子 数据批导 向Octopus平台导入原始数据包。 批导数据 数据处理 数据导入后，根据不同用途，选择不同算子，对数据包进行数据处理。 处理数据 标注数据 设置团队 Oct
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核，并将审核结果和审核所用的审核规则按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的审核结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件
培训系统 已交付的子任务，可以转化为培训题库或考试题库，当项目包关联了培训题库或考试题库时，标注员、审核员可通过系统进行培训或考试。 图1 培训考试 培训系统支持题库管理、培训数据统计、正式数据一键转换为培训题目、培训题中可进行结果查看、可和培训员标注结果进行比对。 新增培训题库
#其他（可选） 启动文件。 模型推理脚本，用户接收数据集路径和推理结果存放路径，按照一定要求将每张图片的推理结果存入对应路径json文件中。 自定义库。 允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本。
状态码 描述 200 删除成功 400 请求参数错误 403 权限校验失败 404 找不到请求的资源 409 当前状态不允许删除 500 系统内部错误 错误码 请参见错误码。 父主题： 数据导入
单击“新建任务”，填写任务名称和描述信息，其他可参考如下填写。 任务类型：选择任务类型。 目标检测：对采集的点云数据，预测每帧点云数据中物体的框及类别。 目标追踪：对采集的连续帧点云数据，预测每帧点云数据中物体的框、类别、追踪ID， 前后帧中的同一个物体，追踪ID保持一致。 输入路径：选择OBS输入路径。输入文件必
内部作业类型 枚举值： PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景) FRAME_EXTRACT(数据抽帧) SCENARIO_EXTRACT(场景提取)
Array 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) limit 否 Integer 返回个数上限
场景名称。 ordering 否 String 用于排序的字段，查询结果会基于该字段排序。 offset 否 Integer 分页查询的偏移。 limit 否 Integer 分页查询时查询结果数量。 search 否 String 查询条件。 simulator 否 String 仿真器，支持VTD和SimPro。
96036911010742 location_y: 473.6038513183594 location_z: 5.0 } 父主题： 平台对接数据格式有哪些要求？
枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) data_id String 数据id status String
预标注模型完成对数据的推理，并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外，还可包含一些其他必要的自定义模型文件、自定义脚本、自定义库等。
String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放) DATA_SET(数据集) REPLAY_SIM(回放仿真) PLOT_DATA(数据图表) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) job_type 否 String 内部作业类型
查询可用资源规格 功能介绍 用户可根据资源规格用途查询可用的资源规格列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/clusters/resource-specs 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
作业输出若需保存到数据仓库，此处填写数据仓库id 响应参数 状态码： 201 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload payloadWithSingleNumber object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5
data_id 否 String 输入数据id 最大长度：64 id 否 Long 作业id 最小值：1 job_types 否 Array 作业类型 枚举值： PACKAGE_IMPORT(数据包导入) PACKAGE_DELETE(数据包删除) SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘)
单击节点列表操作栏中的“修改标签”，可对节点的用途和标签进行修改。 选择资源规格页签，单击“新增规格”，选择并填写必要参数，即可新建一种资源规格，可以创建仅含CPU、内存的资源规格或者包含GPU、CPU、内存的资源规格。 资源用途：下拉选择，当前可选择数据转换、回放仿真、训练任
通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大幅度降低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 智驾模型授权操作步骤 数据准备。 开通相
开发环境依托于已购买的集群算力，支持客户在浏览器窗口或线下IDE中进行交互式的算法或模型的开发和调试。 创建开发环境时可以通过挂载的方式，便捷的访问平台的对象，如算法、模型和数据集。同时支持访问同区域自己的对象存储或外网资源，进行测试数据的导入、开源代码的拉取、三方依赖的安装等操作。极
标定管理 车辆管理 传感器标定 标定文件模板 父主题： 数据资产
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