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度不得超过64个字符。 输入路径：选择OBS输入路径。输入文件必须满足3D2D融合预标注输入输出文件格式要求。 校验路径：选择OBS校验路径。 输出路径：选择OBS输出路径。输入文件必须满足3D2D融合预标注输入输出文件格式要求。 描述：简要描述任务，不能包含“@^\#$%&*<
存坏例记录文件位置。 示例命令： python ${MODEL}/detect.py --image ${DATASET} --output ${INFER_RESULT} --model ${MODEL}/best.pt 评测参数项：根据用户选择的模型类别，动态生成评测所需的参数项，用户可参考前端提示填写。
找指定日志内容。 在日志服务页面中的日志列表部分详细展示了该训练任务包含的日志文件的大小以及最新写入时间。单击文件后的“查看”，算法训练的详细执行过程会在日志详情部分展示。用户也可在日志文件后的“操作”栏中，单击“下载”，即可将该日志文件下载到本地查看。 图6 CCE日志视图 图7
数据资产包括但不限于文本、图形、音频、视频、照片、图像、代码、算法、模型等。 资产管理 对于用户上传至Octopus的资产，Octopus会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，Octopus会将资产保存在Octopus官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产，Octopus会将资产保存在Octopus官方的SWR仓库内。
仿真pb下载：任务运行成功，且录制策略选择录制所有场景，用户可以下载仿真pb文件。仿真pb文件以osi标准存储了仿真器在整个仿真过程中的数据，用户可以利用该仿真pb进行数据分析。 评测pb下载：任务运行成功后，用户可以下载评测pb文件。评测pb文件用于存储评测输出的结果，支持用户自定义评测指标输出为O
在桶列表页面，单击桶名称，进入该桶的概览页面。 图2 桶列表 单击左侧导航的“对象”，在对象页面单击新建文件夹，创建OBS文件夹。例如，在已创建的OBS桶“XXXX”中新建一个文件夹“XXXX”。具体请参见新建文件夹章节。 图3 新建文件夹 复制OBS桶路径 单击对象文件夹名称，进入桶内，复制对象名称，去掉前面的
/ LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS b5ecde01ad2d my_container 25.00% 256MiB / 500MiB 25.00% 1.2kB /
车距离等参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合，以树状结构的形式表现出来，便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和应用，比如当用户想系统管理和方便查看超车的逻辑场景，可以将所有超车相关的逻辑场景加入一个场景库中。
源外，用户可增量购买扩容资源，提高计算性能和扩容存储空间。 表2 扩容资源计费项说明 计费项 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
回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。 回放仿真：通过回放仿真算子生成回放仿真作业，支持对比回放功能。 父主题：
项目功能完整性和标注服务在文本标注场景下的竞争力。当前支持文件类型包括：txt、yaml、csv、xml，文件编码仅支持UTF-8。单个文本不超过100M。 图1 文本标注 绘制对象 单击文本标注任务名称，选择任意一个文件进入文本标注模板工具进行人工标注。 设置文档属性和意图。
预审核操作指导 预审核的方式是使用审核模型，生成预审核作业，对标注任务进行审核，可快速得到标注任务的质量指标，通过报告展示预审核结果。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。 选择“批次任务列表”，单击批次任务前的。 单击子任务操作栏中的“更多
团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 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：
静态场景组成 静态场景提供了4个种子场景，静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 四个种子场景分别为： straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）
步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型版本文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。 在模型文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run -u 1000:100 -p 8080:8080
原始数据采集完毕后，在平台上创建数据收集任务，通过多种方式上传数据文件至Octopus平台。 数据处理 通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理，最终将原始数据结构化，解析出各种不同传感器详细数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图
PUT预签链接地址，用于上传文件。优先使用POST方法上传。 get_url 是 String GET地址，用于下载文件。 expire 是 Integer 默认失效时间为600秒。 缺省值：600 ready 是 Boolean 文件状态。完成文件上传状态为true，未完成文件上传状态为false。
urrent/Scenarios/”目录下出现加载过的场景文件，打开指定日期的场景文件夹。 图4 场景文件 单击打开该场景文件夹下的“.xml”文件，即可查看下载下来的“osgb”以及“xodr”文件所在路径。 图5 文件所在路径 保存场景 Octopus平台支持用户在仿真器上利
ional State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 调用API时，需要用户网络可以访问公网。 同时Octopus自动驾驶云服务还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK的使用方法请参见SDK概述。 父主题： 使用前必读
到达终点（Reach Destination）检测 到达终点检测的目的是判定主车是否到达场景文件中指定的全局路径规划的终点。 当主车的车辆坐标系原点进入终点为半径R（本设计取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0
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