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多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 图2 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。 图3 Json文件导入 优先级：当前支持S、A、B、C、D。级别顺序为：S > A > B > C > D。
"data_warehouse_id" } } 创建本地类型的数据集 POST https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/common/datasets { "name" : "数据集-本地", "description" : "测试数据集-本地", "label_format"
多项搜索：可根据需要决定是否启用多项搜索，输入多个关键字，中间用“;”隔开，可搜索多个关键字。 图8 标签筛选 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。 图9 Json文件导入 单击确认，页面提示“保存场景成功”，表示用户的场景已经保存成功。 父主题： 在线仿真
测试用例管理 测试用例模块支持对单个用例的增删改查操作。用户可根据场景类型，本地选择对应的场景文件。用例创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载测试用例，通过仿真器内置算法检验测试用例质量。 创建用例 用例管理 父主题： 场景管理
单击模型生成的2D图像生成作业名称，即可查看模型生成的2D图像详情页。 图5 2D图像详情 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
景非常多，其中有价值的场景比例低，如果存储到场景中会对场景模块造成冲击，当前如果认为逻辑场景中保存的个别场景价值高，可以采用下载场景文件到本地再上传到场景模块的方式保留该逻辑场景。 逻辑场景 泛化场景 父主题： 场景管理
在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务”>“场景识别” 。 选择“单帧识别”页签，单击右上角“添加文件”。 在“文件上传”弹出框中，单击“添加文件”，上传本地图片。只能选择JPG/JPEG/PNG文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000,000像素。 图1 添加文件识别 单击“开始识别”，在识别结果区域查看识别结果。
标注任务运行的过程中生成任务日志，平台提供了日志的查看以及下载功能。单击任务名称，在该任务的详情页面，单击＂日志＂，可查看该任务日志列表及日志详情。支持下载至本地。如果日志较多，可在搜索框中输入关键字，查找指定日志内容。搜索内容为当前已加载内容 ，最多为1M（首次加载时）。如图，在日志服务页面中的日
标注任务运行的过程中生成任务日志，平台提供了日志的查看以及下载功能。 单击任务名称，在该任务的详情页面，单击＂日志＂，可查看该任务日志列表及日志详情。支持下载至本地。如果日志较多，可在搜索框中输入关键字，查找指定日志内容。搜索内容为当前已加载内容 ，最多为1M（首次加载时）。如图，在日志服务页面中的日
build -f Dockerfile -t guikong:0.1 容器启动脚本示例 Resim结果转json示例 Json转pb文件示例 本地调试 命令示例： docker run -v ${HOME}/workspace/guikong/2022-09-23-15-26-54_6
泛化场景 创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器B。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）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。 编译任务相关操作 在“编译任务”列表，可对任务进行以下操作。
USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-hard-mining:0.1 本地调试 运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/tmp/output:/tmp/output --env
USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v
--lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令： docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0.1 . 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，一个示例Octopus_data_collections文件
com/octopus-087679f0aa80d32a2f4ec0172f5e902b/image-10001:v1.0 、动作为pull，在本地一台安装了docker软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY
选择“任务名称”，在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询子任务。 导出批次任务列表 单击页面的“导出”，可按需选择导出项，可将当前页面的所有标注任务导出至本地，以Excel形式查看。 导出任务 单击操作栏中的“导出数据集”，可创建导出任务。 导出单个批次任务 单击操作栏中的“导出任务列表”项目名
只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）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
） 自定义数据集（含有人像的2D图片，音频或视频） 路采数据包（含有人像的2D图片，音频或视频） 个人数据收集的来源和方式 对象存储导入 本地 标注 OBS 通用存储 数据递送 使用个人数据的目的以及安全保护措施 路采数据导入平台转换为平台支持的opendata格式 用于数据转换，标注，训练，仿真服务
folders: #必填，传感器信息（硬盘递送选填，obs导入和本地直传必填） camera: #camera类型传感器 数量不超过20个
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