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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
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。 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。
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。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮，（快捷键4，非小键盘）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3
预标注功能：此处选择“目标检测”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选择PCD点云文件，文件大小不能超过7MB。 目标分割 图2 文件上传 预标注功能：此处选择“目标分割”。 添加文件：上传本地点云文件。只能选择PCD点云文件，文件大小不能超过2MB。 单击“确认”，生成相关返回值。
2D预标注 2D预标注当前支持目标检测、车道线检测和语义分割（混合）多种预标注功能。其中，目标检测主要用于鱼眼图片的预标注；语义分割（混合）不仅支持鱼眼图片，还支持普通图片的预标注；车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您
式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 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
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
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":{} }
模型评测 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。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
} }, … … ] } 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":{
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，
#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": "",
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。例如：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
标注形状 表1 标注形状示例 标注形状 适用场景（示例） 适用于人车、红绿灯等矩形框标注 适用于车道线等直线或折线标注 适用于道路特征提取、语义分割等不规则图形标注 适用于2.5D数据标注 适用于点云等3D矩形框标注 说明： 标注：需人工选择标注，并进行标注。 只能缩框标注：智能缩进标注框。
ources.list可替换 COPY /path/to/sources.list /etc/apt/sources.list RUN apt-get install vim # 按需安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理
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，
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
真实场景转仿真场景能力。最大可管理500TB数据。 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。
sources.list可替换 COPY /path/to/sources.list /etc/apt/sources.list RUN apt-get install vim # 安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理
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