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区域2：待标注图片。 区域3：标注结果确认栏。 区域4：标注搜索。 区域5：任务进度、保存/退出任务。 图2 3D点云 图3 2D图片 选择标注形状，标注模板中已包含标注样本中所有标注对象信息，可单击选择对应标注标签。 图4 标注形状 表1 标注形状示例 标注形状 适用场景（示例） 适用于人车、红绿灯等矩形框标注
参数声明（Parameter Declarations） 参数声明格式为“参数名: 参数类型”，可以使用“=”为参数赋值，例如“m_distance: length = 10.0m”。 无论是具体场景还是逻辑场景，都不要对一个参数重复赋值。 具体场景（Concrete scenario）
减速度（Deceleration）检测 减速度检测的目的是： 判断主车在整个行驶过程中制动减速度是否超过对应的舒适性阈值。 本设计的减速度的默认阈值为3。 父主题： 内置评测指标说明
单击“新建”，填写基本信息。 图1 创建镜像仓库 名称：输入镜像仓库的名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线。 用途：根据需求，下拉框选择用途。 描述：简单描述镜像仓库，最大长度为255。 使用范围：仅支持团队，即租户内所有配置了该镜像相关权限的用户都可见可编辑。 单击“确定”，在镜像仓库列表即可查看新建的镜像仓库。
数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍Dockerfile示例。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以数据集自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像，用户可手动制作或拉取官方镜像
逆行（Reverse Direction Driving）检测 逆行检测的目的是判断主车行驶过程中是否按车道规定的方向行驶。 根据OPNENDRIVE中对车道的lane id的定义， 沿着道路的reference line的前进方向， reference line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane
急刹（Emergency Braking）检测 自动驾驶车辆急刹有两个典型阈值：ACC（Adaptive Cruise Control）的最大减速度，和AEB（Autonomous Emergency Braking）的最大减速度。 急刹检测的目的是判断主车在行驶过程中是否达到ACC和AEB的最大减速度。
C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考
加速度变化率（Jerk）检测 加速度变化率是加速度对时间的导数。 加速度变化率也被称为冲击度，冲击度反映了驾驶员的瞬态冲击体验。 纵向、侧向冲击度的阈值按德国冲击度标准取。 父主题： 内置评测指标说明
AB类均匀权重（Average）评分方案 该方案同样分为AB两类指标，其中A类总分为60分，B类总分为40分，A类指标按均匀权重扣分，B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则（Principle） A类60分，各A类指标得分权重相同。 B类40分，各B类指标得分权重相同。
触发器与触发条件（Trigger and condition） 用户可以使用wait+触发条件的方式来设置动作的触发条件condition，可以使用的触发条件有：触发条件（elapsed） 、触发条件（object_distance）、触发条件（point_distance） 、
流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数
流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数
当前支持S、A、B、C。级别顺序为：S > A > B > C ，默认级别是C。 老化时间 选择场景有效期，场景将在选择日期的当日24时老化。 描述 简单描述泛化场景。 参考下表配置泛化参数。 图2 泛化参数 表2 参数说明 参数 说明 泛化类型 场景泛化的类型，即生成的场景类型。 是否开启参数设置
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，并提供简单易用的界面和工具，帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择合适的节点数和GPU卡数，灵活调整训练环境，实现高效的分布式训练。
进入总览界面，页面显示Octopus平台的介绍信息，服务购买入口、平台各子服务模块以及资源。 购买云服务 购买开通Octopus服务 03 价格 Octopus服务的计费方式简单、灵活，您可以选择经济的按包周期（包年/包月）计费方式，在充分了解价格详情后根据实际使用情况，购买需要的资源包。 计费说明 计费说明 04
实体设置（Entities） 车辆和控制器（Vehicle and controller） 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controll
ModelArts集群 训练镜像 八爪鱼训练镜像使用ma-user用户运行，用户需保证镜像内已创建ma-user用户，且训练过程中使用到的python环境或其他依赖对ma-user具有权限，以下分别从“从0到1构建”和“从已有镜像”迁移两种方式说明。 从0到1构建训练镜像 用户可以docker
场景剧本（StoryBoard） 执行顺序（Execution sequence） OSC2.0场景剧本StoryBoard通过执行顺序Execution Sequence和触发器Trigger来支持用户设计各种场景。StoryBoard中有parallel和serial两种执行
Scalar Units Units单位详解： speed units SPEED_UNIT = { "meter_per_second": 1.0, "mps": 1.0, "kilometer_per_hour": 0.277777778, "kmph":
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