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重复步骤4、5、6的操作，继续向后设置关键帧进行插值计算。 单击左侧工具栏“追踪 > 插值标注”， 关闭插值模式。 同一个追踪对象，需在最右侧关键帧向由右设置新关键帧，或在最左侧关键帧向左设置新关键帧。 当前追踪对象插值结果计算未结束，不可设置其他追踪对象的关键帧。 前后关键帧跨度不可超过20。
Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制纳管以适配资源规格。如果用户直接通过后台操作k8s集群及节点造成环境错乱，则需承担责任。
全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用户数据上传的合规性，避免个人隐私泄露，保护用户的数据信息和财产安全。
取R为2m）范围内时， 则判定主车到达了终点。 在没有设置终点时， proto协议会把目标点默认初始化(0,0,0)， 因此本设计认为当终点为(0,0,0)时， 是没有终点的情况， 故不允许场景设计者在设计场景终点时将终点设置为(0,0,0)。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”，设置评测标准。 内置评测配置：请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像：请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简
全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用户数据上传的合规性，避免个人隐私泄露，保护用户的数据信息和财产安全。
字符。 输出途径：可手动输入或者下拉选择授权的OBS桶路径。OBS桶路径获取方法请参考创建对象存储服务。 根据需要生成的图片设置对应的参数。 系统会根据设置的参数查询可选对象框模板，您可以直接选择一个对象框模板，再在模板中选择对象框。如果系统未查到可选的对象框模板，建议您尝试切换
资源规格：请选择可用的资源规格，当前仅支持ModelArts类型的资源池，仅支持单卡和8卡两种规格。 实例数：设置推理服务实例数，范围1~100，请根据当前集群可用算力设置合适的值。设置为1，表示在当前资源池使用指定的资源规格启动1个实例部署服务。 优先级：设定在任务队列中的优先级，数值取[-50
单击“编辑”。 单击“添加评测指标”，选择需要添加的指标，单击“确认”。 图2 添加评测指标 单击，对阈值进行设置，也可对重要度以及评分方案进行选择。 图3 阈值设置 重要度：可选主要和次要。 评分方案：可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全部均匀权重。具体介绍请查看评测分数计算介绍。
00% MEM USAGE：256MiB 根据上述信息，可以稍有余量的设置CPU和内存： CPU：25%的CPU使用率意味着容器使用了0.25个CPU核心，因此可以设置CPU为0.3核。 内存：256MiB，因此可以设置内存值为300MiB。 这样可以尽可能减小单个任务的资源占用，从而提高并行任务数量，提升批量仿真性能。
单击“编辑”。 单击“添加评测指标”，选择需要添加的指标，单击“确认”。 图3 添加评测指标 单击，对阈值进行设置，也可对重要度以及评分方案进行选择。 图4 阈值设置 重要度：可选主要和次要。 评分方案：可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全部均匀权重。具体介绍请查看评测分数计算介绍。
单击“完成”，在委托列表中输入上一步新建的委托名称，并单击右边的“授权”操作，设置最小授权范围。 在模糊搜索，输入“OBS”，选择“OBS OperateAccess”。 图2 执行授权操作 图3 设置最小授权范围 单击“下一步”，选择授权范围方案。 图4 选择授权范围方案 授权后需要等待15-30分钟方可生效。
结束绘制状态。 ESC 无 无 保存当页信息，勾选已标注/审核通过。 Ctrl+S 表8 标注快捷键说明 快捷键 功能 1 多边形绘制。 2 矩形绘制。 3 画笔绘制。 4 框选绘制。 Ctrl+Z 撤回上一步。 空格键 取消框选。 Enter 确认框选。 ESC 结束绘制状态。
xyz_point、odr_point和road_point必须设置且仅设置一个，用以提供位置信息。 orientation非必选项，当不设置orientation时，对应roll、pitch、yaw均为0时的方向。 使用xyz_point、设置orientation my_xyz: xyz_point
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
数据类型：支持“图片”、“3D点云”、“音频”和“文本”。 数据格式：可选择“Octopus”、“USER_DEFINE”和自定义格式。 标注状态：设置标注状态，支持“未标注”和“已标注”。 单击“下一步”，添加数据，并勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 图2 添加数据 表1
向Octopus平台导入原始数据包。 批导数据 数据处理 数据导入后，根据不同用途，选择不同算子，对数据包进行数据处理。 处理数据 标注数据 设置团队 Octopus标注服务提供团队管理，为不同团队分配不同项目。未分配到标注项目的团队不能查看该标注项目信息，保证标注任务的私密性及安全性。
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