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可按照＂用例ID＂、＂用例名称＂查询测试用例，也可在搜索框中输入搜索内容对用例进行查询。 删除用例 对于自定义用例，用户可单击用例名称后“操作”栏下的“删除”，删除该场景测试用例。 说明： 删除后该用例将不再应用于测试套件中，请谨慎操作。 用例状态为“已关闭”和“已发布”的测试用例不允许删除。
Octopus服务定义并维护了性能规格用于自身的抗攻击性。例如：设置API访问限制，防止恶意接口调用等场景。 Octopus服务在攻击场景下，具备告警能力及自我保护能力。 Octopus服务提供了业务异常行为感知能力。 Octopus服务具备遭受攻击时的风险控制和应急响应能力。例如快速识别恶意租户，恶意IP。
关联。 图1 2D3D关联标注任务 绘制对象 单击2D3D关联任务，单击任意一帧，进入人工标注。 左侧工具栏“2D3D互转开关”，开启状态下，平台依据新建的2D或3D框自动转成对应的3D或2D框。开关状态在同一任务中继承。 选择标注类别。标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。
Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练
选择配置。 图3 选择配置 单击“确认”，左侧数据图表侧以曲线的形式展示数据。 图4 数据图表示意图 对比回放源 数据回放页面，单击左侧“回放图层”下的“对比回放源”。 单击对比项后的“选择”，选择对比项。 单击“确定”，感知目标会由不同颜色和不同类型的感知框来展示。 视频轨迹播放 3D回
道路 道路环境 高速 城市快速路 城市主干道 一般道路 小区内部路 乡村道路 停车位 道路行驶阶段 驶入路口 驶出路口 道路中行驶 上匝道 下匝道 匝道中行驶 匝道分流 匝道合流 交通规则 道路限速 红绿灯 垂直角度 上坡 下坡 主车行为 驾驶方向 主车直行 主车倒车 主车左转 主车右转
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。 在非无痕模式下使用该工具。 父主题： 标注样例
道路---道路行驶阶段---上匝道 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域lane级别type为exit 道路---道路行驶阶段---下匝道 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域lane级别type为entry 道路---道路行驶阶段---匝道中行驶 检验规格： 包含高精地图信息
和触发条件（acceleration）。如果不满足等待时长或触发条件，后续动作将无法执行。 使用wait来设定触发条件condition时，必须在serial下执行，否则wait无效。 触发条件（elapsed） 使用wait elapsed(time)的方式设定等待时间，不返回值。 使用方法：经过设定的等待时间后，触发动作。
脚本管理：用户可以根据自身业务的需要创建标注脚本，推送和拉取对应引擎的镜像，用于标注任务。 用户管理：可为任务提供角色分配，对所有团队下普通用户进行管理。 创建团队 创建项目 创建标注物 创建标注脚本 创建标注模板 训练服务 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自
自定义评测+内置指标评测（组合评测） 图4 自定义评测+内置指标评测（组合评测） 用户单击不同的任务视窗后，结果栏会相应切换。可查看在当前视图下的结果文件、任务日志和资源占用情况。 坏例判别 仅当用户选择“BadCase”判别后展示，展示badcase的基本信息。运行过程中、坏例判别
均可通过注入镜像的环境变量获取，详情见镜像制作（标注）。 预标注结果格式说明 推理完毕后，需要按照规定格式组织预标注结果，并保存在特定路径下的json文件中，路径要求见“模型文件基本要求”。 Json文件内容组织结构如下所示，labels字段中保存了每个预测对象的基本信息。 {
getenv('TARGET_LOG_DIR') 预审核结果格式说明 审核完毕后，需要按照规定格式组织预标注结果，并保存在特定路径（TARGET_RESULT_DIR）下的json文件中。路径要求见镜像制作（标注）。 Json文件内容组织结构如下所示，labels字段中保存每个对象的标注信息、审核模型预测信息
LOCAL(本地) OBS HOUSE(数据仓库) DATASET(数据集) frame_num Long 文件数 frame_size Long 数据集下版本帧文件总大小，单位字节 project_id String 项目id label_format String 标注格式 枚举值： OCTOPUS(OCTOPUS格式)
布式训练。 八爪鱼自动驾驶平台支持多种规格，用户可根据当前底座资源选择对应加速卡节点。同时，支持用户自定义资源规格，一般而言，通用训练用途下，推荐使用8机8卡（共计64卡）规模训练中小型或部分大模型，CPU和内存可酌情设置。 八爪鱼训练任务中使用分布式训练时，需在算法中使用平台注
float brake = 10。 #必选。刹车制动按压百分比 （0代表不按，1代表完全按下）。 uint64 timestamp = 11。 #必选。时间戳。
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