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获取导入任务详情 功能介绍 获取导入任务详情 URI GET /v1.0/{project_id}/data/import-records/{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
写成评测pb文件。 写成评测pb文件后，延时评测镜像的工作就完成了，仿真平台的控制程序在运行自定义评测容器时会主动将评测pb文件上传到对象存储中，前端通过下载该评测pb文件进行解析，可以将自定义评测结果和内置评测结果一样完全兼容地进行展示。 评测算法代码开发完成后，将代码构建成算
TARGET_LOG_DIR为模型推理日志文件的存储路径，示例：/tmp/label/task-2022/result/log。如果将日志文件存放在此路径，创建任务成功后可以在平台看到此日志文件。 TARGET_RULES_DIR TARGET_RULES_DIR为模型使用的审核规则的存储路径，示例：/tmp/…/rule/rules
10-99秒，并做校验。 抽帧间隔 片段不得超过10秒。 抽帧topic 选择数据包的所有camera和lidar类的topic。 存储目录 选择存储目录。 抽帧结果是否生成数据集 可根据需要，选择抽帧结果是否生成数据集。 名称 简要描述场景，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线。
0/{project_id}/data/import-records octopus:dataImportRecord:list √ √ 创建数据包导入任务 POST /v1.0/{project_id}/data/import-records octopus:dataImportRecord:create
“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。 模型版本描述：简要描述模型版本，不能包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，输入长度不能超过256个字符。 完成算法配置。 图2
描述：简要描述2D图像，不包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，不得超过500个字符。 输出途径：可手动输入或者下拉选择授权的OBS桶路径。OBS桶路径获取方法请参考创建对象存储服务。 根据需要生成的图片设置对应的参数。 系统会根据设置的参数查询可选对象框模板，您可以直接选择一个对象框模板，再在模板中选择对象框。如
评测数据集通过环境变量{DATASET}获取： DATASET_PATH = os.getenv("DATASET") 用户产生的评测结果可以存储为任意格式文件，任务完成后可在评测任务详情页的评测结果中查看（支持通用文本文件）或下载结果文件。 评测使用以下环境变量： MODEL：模型目录
场景管理分类设计使用逻辑 场景管理提供所有仿真场景、测试用例和泛化场景的管理功能，用户可上传符合平台规范的自定义场景，也可将场景下载至本地开发。Octopus平台自研场景标签分类体系，从多维度深层次科学分类场景。仿真场景库可自建仿真场景库，集合相同场景格式的不同条件仿真场景，检验在特定条件下仿真算法控制质量。
算法文件说明 用户可将本地算法文件包上传到Octopus平台，算法文件包需要满足一定要求，请详细阅读本节，有助于用户快速完成算法开发。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选）
data_type String 数据包类型 枚举值： ROSBAG data_source String 传输方式 枚举值： OBS(对象存储) DES(数据递送) storage_size Long 数据包大小 recycled_time Long 数据包放入回收站时间，UTC
步骤五：创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
} ] } 音频 "audio": { "sample_type": "IMAGE/POINT_CLOUD/AUDIO/TEXT", "audio_meta_info": { "duration": "18s",
任务配置 任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法。评测配置提供评测依据。场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
|--- 2_timestamp.pcd |--- ... |--- point_cloud_map |--- *.ply |--- Metadata.xml
#标注任务状态：unlabeled、labeled "sample_type": "POINT_CLOUD", #样本类型：包含“IMAGE”（图片）、“POINT_CLOUD”（点云） 、“AUDIO”（音频）、“TEXT”（文本） "des_order": "",
数据集名称 最小长度：1 最大长度：64 data_type 是 String 数据集数据类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form 是 String 数据集形式 枚举值： DATASET(数据集)
confirmed、all五种 "sample_type" : "IMAGE", #样本类型：包含“IMAGE”、“POINT_CLOUD” 、“AUDIO”（音频）、“TEXT”（文本） "des_order" : "", #此份数据对应的原始数据包描述 "tag_names"
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