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负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外
#必选。自车x轴坐标 float pose_position_y = 5。 #必选。自车y轴坐标 float pose_position_z = 6。 #必选。自车z轴坐标 float
#必选。自车x轴坐标 float pose_position_y = 5。 #必选。自车y轴坐标 float pose_position_z = 6。 #必选。自车z轴坐标 float
#必选。自车x轴坐标 float pose_position_y = 5。 #必选。自车y轴坐标 float pose_position_z = 6。 #必选。自车z轴坐标 float
2D3D关联标注任务 2D3D关联任务是指根据标注规范将待标注点云图像和图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注，然后自行关联。 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
("longitudinal", "lateral", "euclidianDistance") longitudinal：在x坐标中测量距离。正表示引用位于参考实体的前面。 lateral：在y坐标中测量距离，正表示引用位于参考实体的左侧。 euclidianDistance：欧氏距离。 distance_mode
编译任务 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 创建编译任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译任务”页签，单击“新建编译任务”，填写基本信息。 图1 新建编译任务 名称：任务组名称，只能
描述：数据集内容、用途等的简要描述，不包含“@#$%^&*< > \”，不得超过255个字符。 数据集形式：选择“数据集”。 数据来源：选择“本地”。 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”。
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。 Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令： docker
选择标注类别 框选标注物。 图3 框选标注物 调整三视图。 依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。 图4 调整三视图 调整2D框（只适用于联合标注）。 单击2D图片。 开启联合按钮。 图5 开启联合 针对点云框对应的2D框进行调整大小。 图6
运行镜像 可选择镜像仓库中已创建好的镜像。 镜像版本 选择镜像版本。 启动命令 镜像的启动命令，具体命令根据镜像启动脚本确定，例如“python3 main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据标记”，“数据集”，“数据回放”，“回放仿真”，“数据图表”和“数据脱敏”。
图1 数据详情 数据预览。 可根据需要选择不同版本，选择路径，预览数据。 图2 数据预览 预览点云数据时，支持放大、缩小、旋转点云图片。 图3 预览图片 待发布区。 图4 待发布区 表2 待发布区相关操作 功能 步骤 添加数据 单击左上角“添加数据”，给数据集添加新数据，新添加的数
保存标注信息 octopus updateAnnotationData 将3D坐标点转换成2D坐标点 octopus updateAnnotationCube3dToCube2d 将2D坐标点转换成3D坐标点 octopus updateAnnotationCube2dToCube3d
后用2D图像检测来识别物体类别。通过3D/2D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“场景识别”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。
运行镜像 可选择镜像仓库中已创建好的镜像。 镜像版本 选择镜像版本。 启动命令 镜像的启动命令，具体命令根据镜像启动脚本确定，例如“python3 main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据标记”，“数据集”，“数据回放”，“回放仿真”，“数据图表”和“数据脱敏”。
标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。
格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“.jpg”，激光雷达采集数据文件后缀为“
Octopus服务使用对象存储服务（Object Storage Service， 简称OBS）存储原始Rosbag数据以及预处理后的视频、抽帧图片等数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能
2、安装python环境 如果使用其他方式安装，可替换 USER root RUN apt update && \ apt install python3 python3-pip -y && \ # 可选，安装opencv库时需要安装以下依赖，缺少其他库请按实际需求添加依赖
自定义属性 数据处理只能识别带有标签的文件数据，进入通用存储后，用户可以给通用存储中的文件添加key-value映射关系的自定义属性。 创建自定义属性 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 通用存储 ”。 选择“自定义属性”页签，单击“创建自定义属性”，填写基本信息。 图1 创建自定义属性
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