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2D3D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫
创建镜像仓库 功能介绍 创建镜像仓库 URI POST /v1.0/{project_id}/common/image-registry/image-repos 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
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
训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过指定算法的运行镜像和上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。创建训练算法时可根据算法类型单独上传训练文件或将训练文件放置在镜像中，通过选择对应镜像时获取算法文件。 添加算法 准备数据。 准备用途为“训练/评测”的镜像和版本，详情可参考镜像仓库。
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于200GB。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收数据包（数据包至
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于200GB。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收数据包（数据包至
获取数据包详情 功能介绍 获取数据包详情 URI GET /v1.0/{project_id}/data/packages/{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 是 String
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：Rosbag包+与数据包同名的yaml文件，单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式（内必含O
m_profile, rate_peak: 0.3mps) 动作（activate_controller） 动作主体：车辆vehicle 结束时间：激活或停用控制器controller后，动作结束。 是否支持modifier：否 参数：参数如下表，支持位置参数和关键字参数。 表6 activate_controller参数
de", "name" : "hash0-1590980980006.jpg", #图片名称 "source" : "https://octopus-raw-ca.../label-data/task-922/data/hash0-1590980980006/hash0-1590980980006
通用存储 创建存储目录 在左侧菜单栏中，选择“数据资产 > 通用存储”。 在“通用存储”页签，单击“创建存储目录”，填写名称和描述信息。 单击“确认”。 通用存储相关操作 在“通用存储”列表，还可以完成以下操作。 表1 通用存储相关操作 任务 操作步骤 查看通用存储 单击通用存储
获取镜像仓库列表 功能介绍 获取镜像仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/image-registry/image-repos 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
获取数据包列表 功能介绍 获取数据包列表 URI GET /v1.0/{project_id}/data/packages 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 表2 Query参数 参数 是否必选
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