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领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）
车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧工具栏实线（快捷键2，非小键盘），进入绘制折线模式。
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核，并将审核结果和审核所用的审核规则按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的审核结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件
缓存数据集在训练任务容器中的挂载路径。 模型存放目录 RESULT CCE: /tmp/result ModelArts： /home/ma-user/modelarts/result 训练产物的存放路径，产物输出到此路径后，在任务结束时。可在任务详情页的输出模型版本中浏览及执行各种操作。
制作镜像（训练） 制作CCE集群训练镜像 制作ModelArts集群训练镜像 父主题： 镜像仓库
提供通用存储、模型仓库，方便集中处理数据以及模型信息。 标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支
这三类任务是空格键闭合且alt+鼠标左键拖动图片，其余任务使用左键拖动图片和闭合多边形。 交互式分割工具（仅在“语义标注”项目中使用）：通过在标注对象及附近区域单击正点(目标对象区域的点)或负点（非目标对象区域的点）， 自动得到较优的多边形。具体步骤如下： 单击快捷键“4，非小键盘”，进入多边形绘制状态。
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理，并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外，还可包含一些
对数据进行场景标记，用以场景识别并进行模型训练。 难例 难例是模型训练过程中，出错率很高的一部分样本。是数据经过自动标注后，未标注成功或者标注错误的数据，需要通过人工筛选得到。可以通过维护难例集，将这部分样本集中维护，最终重新用于训练，持续提升算法和模型精度。
感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人、骑行人、交通灯、可行驶区域等进行预标注，同时通过难例挖掘持续提升标注数据集质量。
人车类型图片标注任务 人车类型标注任务主要是对真实路采图片中出现的人物、车辆等进行标注。 绘制对象 绘制矩形框。 选择矩形图形工具（快捷键3，非小键盘）。 在标注列表中选择需要标注的类别（非必要，也可等标注完成后，右键修改类别）。 单击选择的第一个点，移动鼠标选择需要绘制的第二个，再次单击结束。
软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，Octopus平台支持用户上传预标注模型的能力，对常用的物体如乘用车、大
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具。
straight城区直行 用途：创建straight城区直行的静态场景（地图） 参数：参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
#时间戳2对应的已标注图片 ├─时间戳2.json #时间戳2内该标注图片的所有标注信息 标注数据.json文件说明 数据集中必含“.json”文件，用于集合该时间戳已标注图片的所有标注数据信息，包括该图片所在的项目id、数据包id、图片上所有标注框信息等。上传数据集前请保证“
模型文件说明（标注） 模型文件可用于预标注任务、预审核任务。不同任务所需的模型文件要求不同。 预标注模型文件 预审核模型文件 父主题： 模型管理
[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 选择待编译模型版本。 图3 选择待编译模型版本 模型可以为训练任务产生的模型版本或者通过本地模型文件上传产生的模型版本。 以上信息填写无误，单击＂创建＂。编译任务创建成功。 父主题： 训练服务
定义算法。 训练算法 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，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
在“总览”界面，“我的模型”区域查看。 描述：输入在线服务的简要描述，不包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，不得超过500个字符。 模型版本：选择模型微调后的迭代模型及版本。支持同时选择车道线预标注模型、路面预标识模型和2D3D融合检测模型。 单击“创建”，确认配置信息后，单击“确认”下发创建在线服务任务。
集的速度。 数据缓存 模型管理 Octopus平台支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。对智驾模型进行模型微调后，调优后的模型会自动保存到模型仓库中。 模型仓库 模型文件说明（标注） 模型文件说明（训练） 通用存储 在通用存储中平台支持通用存储的创建，可用于所有服务的数据存储，方便数据的集中管理。
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