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文件名称：该场景包含的所有场景文件信息。必须包含开放格式和实际上的公路网络在驾驶模拟应用程序中的描述标准（文件格式为“.xodr”）。可单击操作栏中的“下载”或“替换文件”，将文件下载本地或替换场景文件。 场景预览：根据场景文件的不同情况，场景预览会以不同的方式呈现。详见场景预览。
Service，OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠的数据存储能力。 Octopus服务使用对象存储服务（Object Storage Service， 简称OBS）存储原始数据包以及预处理后的视频、抽帧图片等数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。
式要求。 强度值：点云强度值，取值范围[6-15]的整数，默认值8。 单击“确认”，完成3D预标注车道线检测的创建。 （可选）创建成功后还可以进行以下操作。 停止任务：只有排队中的任务才能执行停止操作。 删除任务：只有不是运行中的任务才能执行删除操作。 查看任务详情：单击任务名称
筛选数据包。 查看数据包详情 单击图片下侧的“详情”，可查看数据包详情，具体可参考数据包详情。 数据回放 鼠标悬浮在图片上，单击图片，页面自动跳转至“数据回放”模块，可查看采集车辆的路测数据，具体可参考数据回放。 查看数据包详情 单击图片下侧的“详情”，可查看数据包详情，具体可参考数据包详情。
单击在线编辑栏的“在线编辑”，可在线编辑脚本，具体请参考评测脚本在线编辑。 评测脚本在线编辑 平台提供脚本编辑器，可在线编辑评测文件。单击评测脚本名称后＂在线编辑＂，进入该脚本的在线编辑页面。界面左侧显示的是该评测文件包内的所有文件，以目录树的形式展示，支持编程语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。
├─图片2.jpg #点云2对应的同时刻图片，非必有 ├─标注2.json #点云2的所有标注信息，非必有 注：“XX/…/XX/”部分存在嵌套多个文件夹的情况，具体嵌套层数和上传的数据集目录结构有关系。
junction_type junction（交叉口）类型，用于静态场景的junction场景 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") crossroad：十字路口 T-junction：丁字路口
模型生成的2D图像详情页。 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失效的图片，可选择单击右上角“清理失效图片”，清理失效图片。 终止模型生成2D图像 单击操作栏的“终止”，即可终止状态为“执行中”的模型。
平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，选择“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，执行场景挖掘。 勾选需要内置场景挖掘的数据包，单击“场景挖掘”。 单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情，单击“场景挖掘”。 挖掘后的场景可在“数据场景”中查看。
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 对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。 增量数据集 将标注后的数据根据数
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）
单击“文件名称”，显示对应文件的基本信息和文件预览。可编辑文件的“标签”和“自定义属性”。 说明： “标签”和“自定义属性”可经过数据处理产生，此外“标签”可在数据服务标签管理处创建，“自定义属性”也是在通用存储的自定义属性中创建。 文件预览支持图片类型和文本类型的数据的显示；支持点云类型的数据的显示、
算法的启动文件，直接填写相对路径，如 “main.py” 或“tools/main.py”。 需要编译的依赖（可选） 如果使用了第三方的需要编译的算法库，将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根目录下。推荐将通用依赖编译安装操作放在算法绑定的用户自定义镜像。 不支持动态联网安装依赖，包括但不限于a
界面，开展业务。本节以较典型的标注任务为例，详细介绍标注平台对不同标注任务的操作指导，用户可参考操作指导，依据标注规范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
仿真器的catalog列表中定义，不同仿真器的预定义的catalog内容有所不同，需要在撰写场景文件时确认使用的车型、controller名称在仿真器catalog中已经存在。 name为必选项，initial_bm非必选项。 主车必须命名为Ego，否则仿真器B将无法识别。 例1：主车，指定initial_bm
）两部分，导入数据时，通过AK识别访问用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。如何获取访问密钥AK/SK？ 对象存储目录 建议对象存储目录选择包含“Rosbag包和与数据包同名yaml”文件夹的上一级目录。 数据包筛选 数据包
团队：当前工作空间下被授权的用户。 样本类型 使用的样本类型。 图片 3D点云 启动指令 训练算法的启动指令。 对于“镜像 + 外置算法文件”类型的算法，容器默认的工作目录为算法文件的根目录。 示例：如果算法文件中有一个名为main.py的训练入口文件，启动指令可以是python -u main.py，指令中仅需指定文件的相对路径即可。
预审核结束后，单击任务名称后“操作”一栏内的“ 审核”，设置审核比例。 图4 审核比例 单击任务名称，单击任意一张图片，进行人工审核。 审核图片标注符合规范，整张图片无错误，则该图片审核通过，勾选“审核通过”，并保存。 验收 验收员可以认领未绑定验收员的待验收任务，一个验收任务只能由一个
是否结束，该数据集下没有非终止状态下的版本表示结束，成功或失败表示终止状态 version_success_count Integer 数据集下状态为成功的版本数量 publish_status String 发布状态 枚举值： SUCCESS(成功) DOING(导入中) FAIL(失败) UN_PUBLISH(未发布)
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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。
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