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语义分割2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
输入路径：选择OBS输入路径。输入文件必须满足4D分割预标注输入输出文件格式要求。 输出路径：选择OBS输出路径。输出文件满足4D分割预标注输出文件格式要求。 单击“确认”，创建一个4D分割预标注任务。 （可选）管理4D分割预标注任务。 查看标注结果 单击任务的OBS输出路径，
语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮绘制多边形。 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 绘制标注形状。 绘制标注形状有两种方法：点式绘制和交互式分割工具，用户可根据需要选择绘制方式
语义分割3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.pcd | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 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
实线、虚线：适用于车道线等直线或折线标注。 矩形：适用于人车、红绿灯等矩形框标注。 obb：适用于2D目标检测OBB类型数据标注。 多边形：适用于道路特征提取、语义分割等不规则图形标注。 2.5D：适用于2.5D数据标注。 根据标注规范，进行标注。 修改标注框。 根据标注对象不同，修改方式也有所不同。修改方式可参考以下示例。
3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。支持的3D预标注类别如下： 目标检测：行人、自行车、摩托车、卡车、公交车、小汽车。 目标分割：Pedestrian（行人）、Bicycle（自行车）、Motorcycle（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）
es、instance_categories时，value值是数据集中所有的标注类型名称（允许中文，不允许遗漏某个标注类型），按语义分割和实例分割，分开统计后的值。示例如下： instance_categories：“交通警示物,骑行者,其它车辆,两轮车,消防栓,柱子,地面标识,限位块
标注结果：目标检测和语义分割（混合）场景直接在原始图片叠加预标注结果显示，详情可参考下图。 单击“开始识别”，生成相关返回值。以下为标注结果示例。 目标检测 图1 目标检测标注结果 车道线检测 图2 车道线检测标注结果 语义分割（混合） 图3 语义分割（混合）标注结果 （可选）管理相关结果。
评测脚本 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 Octopus平台提供评测脚本管理功能，支持用户创建、删除、编辑、在线编辑、查询评测脚本等功能。 创建评测脚本
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 点云标注任务 点云跟踪标注任务 车道线图片标注任务 语义分割图片标注任务 语义分割点云标注任务 2D3D关联标注任务 语音标注任务 文本标注任务 父主题： 标注服务
3D预标注 3D预标注 2D3D融合预标注 3D多帧预标注 4D分割预标注 父主题： 智驾模型服务
} }, … … ] } 其中3D大规模点云分割任务还包含“labels_ext”和“predict_labels_ext”字段，具体参考•3D大规模点云分割:。 { "labels":[], "labels_ext":{
保存了每个预测对象的基本信息。 { "labels":[] } 其中规模3D大规模点云分割任务还包含“label_ext”字段，具体参考•3D大规模点云分割:。 { "labels":[], "labels_ext":{} }
类别：可选择“内置”或“用户”，选择相对应的类别。 选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，
分“内置”或“用户”，然后选择对应类别： 内置：支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 用户：不允许选择内置评测项，仅可使用自定义评测。 资源规格 选择当前项目中可用的资源用途为“模型评测
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，label
具有路采数据解析能力，内置了50+的场景挖掘规则、具有自动驾驶数据回放功能，具有真实场景转仿真场景能力。 自动驾驶标注云服务-基础版 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，同时支持预标注。 自动驾驶训练云服务-基础版 为自动驾驶研发提供方便易用的训练平台
模型数据集支持 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题： 模型评测
ANNOTATION_MANUAL(人工标注) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_SEGMENTATION(交互式分割) COMMON_DATASET(数据集) spec 否 String 资源规格：1、GPU型：{GPU型号}{GPU个数}Gpu{CPU核数}Core_{内存大小}GiB
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