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查看源数据包 原始数据包含车辆采集的各类传感器数据信息，数据导入任务创建完毕后，平台对数据包进行扫描，此模块展示导入成功的数据包。 数据包列表 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，默认显示数据包列表。 图1 数据包列表 表1 数据包列表相关操作 任务
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过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。 添加算法 添加算法流程为“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。
标定文件模板 Vehicle车辆标定文件模板 标定文件名：“车辆自身参数.yaml” 文件内容示例： # The vehicle config vehicle: # basic mass: #质量 # Body
创建数据集版本 功能介绍 创建数据集版本 URI POST /v1.0/{project_id}/common/datasets/{dataset_id}/versions 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
3D2D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
创建回放转仿真场景作业 功能介绍 创建回放转仿真场景作业 URI POST /v1.0/{project_id}/data/episodes/scenarios 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
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。
通用存储 创建存储目录 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 通用存储”。 选择“通用存储”页签，单击“创建存储目录”，填写基本信息。 图1 创建存储目录 单击“确定”，通用存储列表可查看新建通用存储。 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
ALKS样例 根据官方提供的ALKS样例，提供了一些osc2.0的场景（osc文件）及其转化结果（xosc文件）。考虑到仿真器的支持程度，建议在转换时选择osc1.0版本。 FreeDriving 简述：主车Ego按照初始速度匀速行驶，10000s后激活controller，30
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