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CPU：输入CPU核数。 内存：输入内存大小。 如果需要使用关键字功能，请确保算法程序可以在前台（stdout）打印该日志。建议使用日志库实现输出，如果使用printf等调试打印，可能结果会无效。 以上信息填写完成后，单击“创建”新建算法。 查看算法详情。 算法新建后，在“算法列
巡航控制 限速控制 其实现逻辑与预警系统激活（Warning）检测一致。 信息辅助系统激活（Information）检测 信息辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下六项功能: 倒车摄像头 环视摄像头 自动远光灯 驾驶员状态监测系统 抬头显示系统 夜视辅助系统 其实现逻辑与预警系统激
》”。 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。 加载算法 加载算法的主要目的是在进行联合仿真时，接入外部控制算法实现闭环控制。通过引入外部的算法，可以提高仿真的精度和复杂度，同时由于算法的分离，可以加快开发进度。 单击进入在线仿真页面，单击页面右上方的“加载算法”。
驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 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。
驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 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。
驾驶员模型。 使用Datahub：勾选该项后，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 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。
”键可完成切割。 切割线可用于切割多边形不贴合部分，切割线首尾两点与多边形需有交点。 其他常用标注工具。 绘制共边对象：通过键盘上“X”键实现两对象共边。 图4 绘制共边对象 图5 绘制共边对象效果 全局标注：选中一标注对象，单击左侧工具栏“全局标注物”按钮，或通过键盘快捷键“i
开通Octopus服务概述 自动驾驶云服务（Octopus）是由数据资产、数据合规、数据处理、标注服务、训练服务、仿真服务、智驾模型服务、公共配置管理组成。在使用各模块服务之前，需要先购买、开通相应服务。购买、开通服务会根据实际开通情况收取一定的费用，具体收费标准可以参考计费项。
点云标注数据集文件说明 OCTOPUS格式文件基本要求（点云标注） 上传的OCTOPUS格式数据集需包含以下文件。 . ├─ 文件夹1 ├─ 点云1.pcd #点云文件 ├─ 图片1.jpg #该点云图像对应的已标注图片
2D3D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
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