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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
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) create_at Long 创建时间,UTC标准时间毫秒时间戳
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
八爪鱼自动驾驶云服务-基础版 支持数据、标注、训练、仿真4个基础服务功能,不含在线仿真,需单独购买license。 自动驾驶仿真云服务-基础版 仿真场景库、大规模并行仿真、仿真评测体系。基础版允许并行任务数50个。 自动驾驶数据云服务-基础版 具有RosBag数据解析能力,内置了50+的场
帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ,可自由选择其他任务流程节点。 说明: 数据类型为音频或文本时,项目任务流程不支持选择预初审和预终审。 表2 数据类型支持的文件格式
项目内标注物相关操作 任务 操作步骤 编辑标注物 单击操作栏内的“编辑”,即可修改标注物信息。 删除标注物 项目内的标注物,无法直接删除,删除项目时,随项目同步删除。 查询标注物 在搜索框内输入标注物名称,可进行模糊查找。 查看标注物详情 单击标注物名称,即可查看标注物详情。 父主题: 批次任务
CPU:输入CPU核数。 内存:输入内存大小。 如果需要使用关键字功能,请确保算法程序可以在前台(stdout)打印该日志。建议使用日志库实现输出,如果使用printf等调试打印,可能结果会无效。 以上信息填写完成后,单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后,在“算法列
计费子项 计费模式 计费说明 计费公式 存储扩容包 自动驾驶数据管理缓存扩容包 包年/包月 使用弹性文件服务(SFS)缓存文件,产生的费用。 规格单价 * 购买时长 * 套 自动驾驶数据管理存储扩容包 使用对象存储服务(OBS)存储数据和模型,产生的费用。 通用处理节点 octopus计算型CPU(16u32g)专属实例
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) visibility 是 String 可见范围
Double 创建时间。 最小值:0 updated_at 是 Double 更新时间。 最小值:0 labels 是 Array of LabelBriefSrlz objects 场景所关联的标签。场景标签体系为树状结构,按照OpenLABEL标准进行设计。 gen_scenario
和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核,提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集:选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在,则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注: 图3 人工标注 任务类
和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核,提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集:选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在,则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注: 图3 人工标注 任务类
进入保留期,资源状态变为“已冻结”,针对已购买的服务、扩展资源、模型,允许访问、修改、删除其中的数据,不允许创建数据。 保留期到期后,如果服务资源仍未续费,那么服务资源以及其中的数据将被自动删除,无法恢复。 图1 包年/包月资源生命周期 父主题: 计费说明
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) config DataProcessorConfigRequest
0m) 逻辑场景(Logical scenario) 逻辑场景的参数声明通过:范围型[最小值..最大值] 和枚举型[值1, 值2] 的方式来实现泛化: 范围型支持float和scalar类型。 枚举型支持int, float, bool, str, enum和scalar类型,且需要保证枚举列表中的元素均为相同类型。
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)
查询泛化任务。 在场景泛化列表中,搜索框内输入搜索内容进行查找。 删除泛化任务。 单击任务名称后“操作”栏内的“删除”,即可删除指定泛化任务,删除时同步删除对应的场景。用户也可勾选泛化任务名称前的勾选框,单击“删除”,对泛化任务批量删除。 删除后不可恢复,请谨慎操作。 被批量仿真使用的泛化场景不允许删除。
warehouse_id 是 String 抽帧结果放入的数据仓库id dataset_id 否 String 抽帧结果放入的数据集id 最大长度:36 topics 是 Array of strings 抽帧topic列表,仅限对应数据包内lidar和camera类型的topic,最多10个
SIM_COMPILE(仿真编译) SIM_DOCKER(仿真异步镜像) DATA_PROCESS(数据处理) DATA_CONVERSION(数据转换) DATA_RESIM(回放仿真) DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) TRAINING_TRAIN(训练任务) TRAINING_EVALUATE(模型评测)
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)