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String 描述 最大长度：256 project_id String 项目id create_time Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 object_count Long 对象数量 raw_data_count Long 数据包数量 表8 MetaInfo 参数 参数类型
Array of strings 所有标注物名称 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 修改时间，UTC标准时间毫秒时间戳 label_taged Boolean 标注数据集tag，已标注是true label_associated
value String 属性值 project_id String 项目id create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 表7 PageInfo 参数 参数类型 描述 total Long 资源总数 offset Long 查询偏移量 limit Long 返回个数上限
他车行为---前车行为---切出 检验规格： 检测在主车前方30米范围内的他车切出行为 主车处于直行状态且车速高于10千米/小时 目标车辆与主车横向距离从1米到远离至2米的过程不超过3秒 他车行为---前车行为---静止 检验规格： 检测在主车前方60米范围内、横向±5米范围内且车速低于1m/s的车辆
CounterComp="COMP_EQ" Radius="8.0000000000000000e+00" （关键行，检测半径） X="2.4439516235319047e+02" （关键行，x坐标） Y="-9
任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。 回放场景。 场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景，则支持回放场景。仿真场景在操作栏单击“回放”
任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。 回放场景。 场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景，则支持回放场景。仿真场景在操作栏单击“回放”
模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题： 模型评测
仿真任务详情 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用的仿真算法控制质量如何由多个仿真评测指标从多个角度衡量评判。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。 图2 任务分析 评测项异常分布 在仿真任务详情页的任务分析模块，可查看各评测项异常分布。
docker login登录密码 action String docker操作命令 枚举值： pull push expire_at Long 过期时间戳，单位为秒 path String 镜像版本完整路径 表7 MetaInfo 参数 参数类型 描述 current_time String
6160</SRSOrigin> </ModelMetaData> 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点云的所有标注数据信息，包括该点云所在的项目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“.json”文件内容正确。“
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。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
label_names Array of strings 标注物名 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 修改时间，UTC标准时间毫秒时间戳 label_taged Boolean 标注数据集tag，已标注是true label_associated
data_id String 数据id output_type String 输出类型(内部作业队列不返回) rank_stamp Long 排序时间戳 project_id String 项目id resource_spec String 资源规格 priority Integer 优先级
智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 智驾模型管理
类别：可选择“内置”或“用户”，选择相对应的类别。 选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。 资源规格
"label_meta_name": "大型车", "label_meta_id": 493 } ] } 示例推理文件 3D目标检测-Octopus推理.json { "frame_id": 0, "labels": [ { "label_meta_name":
数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。
多帧识别相关操作 任务 操作步骤 查看结果 单击操作栏中的“查看结果”，查看多帧识别的详细信息。包括时间、地点、天气和物体等。多帧识别可以检测的类别详见多帧识别场景列表。 删除任务 单击操作栏中的“删除”，删除多帧识别任务。识别任务删除后无法恢复，请谨慎操作。 查询任务 在搜索输
"labels":[], "labels_ext":{ } "predict_labels":[] } 以2D目标检测为例，完整json结果文件样例如下： { "labels": [ { #1. 此对象的标注信息（直接从源数据labels
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