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资产识别与管理 资产识别 用户在数据资产包括用户上传的数据集以及用户提供的一些个人信息。 数据资产包括但不限于文本、图形、音频、视频、照片、图像、代码、算法、模型等。 资产管理 对于用户上传至Octopus的资产，Octopus会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，Octop
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 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询目标任务。 多帧识别场景列表 表2
上传本地图片。只能选择JPG/JPEG/PNG文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000,000像素。 图1 添加文件识别 单击“开始识别”，在识别结果区域查看识别结果。 图2 识别结果 父主题： 场景识别
资源占用情况 在任务运行中，资源占用情况模块显示任务占用的CPU、内存百分比的折线图。默认显示CPU占用情况折线图。 图5 资源占用情况 双击任一图例：显示全部资源占用折线图。 单击指定图例：只显示该图例折线图。 此模块也可显示多个计算节点运行任务时，资源占用的情况。 如果选择2个计算
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扫描确定目标大致位置，然后用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
模型文件基本要求 模型文件通常包括模型图和模型权重文件，具体内容视用户算法决定，无其他要求。如果需要使用内置指标计算，则需满足以下条件： 自定义模型包中必须包含推理启动文件以及自定义模型文件，其中推理启动文件需要根据Octopus数据格式对推理结果存储为json进行适配，除此之外
车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧
人车类型图片标注任务 人车类型标注任务主要是对真实路采图片中出现的人物、车辆等进行标注。 图1 标注示意图 绘制对象 绘制矩形框。 选择矩形图形工具（快捷键3，非小键盘）。 在标注列表中选择需要标注的类别（非必要，也可等标注完成后，右键修改类别）。 单击选择的第一个点，移动鼠标选择需要绘制的第二个，再次单击结束。
添加文件：上传本地图片（推荐上传鱼眼图片）。只能选择JPG/JPEG/PNG文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000,000像素。 车道线检测 图2 文件上传 预标注功能：此处选择“车道线检测”。 添加文件：上传本地图片。只能选择JPG/JPEG/PNG文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000
编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。 创建编译镜像 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译镜像”页签，单击“新建编译镜像”，填写基本信息。 图1 新建编译镜像 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。
编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。 创建编译镜像 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译镜像”页签，单击“新建编译镜像”，填写基本信息。 图1 新建编译镜像 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。
在测试用例的详情页，可以进行以下操作： 查看测试用例详情。 单击用例名称查看该用例详细信息。 图1 测试用例详情 编辑测试脚本。 可根据需要添加测试脚本，在测试用例详情页，单击测试脚本后面的“创建镜像”。 图2 编辑测试脚本 镜像选择：下拉选择镜像。 镜像版本：下拉选择镜像版本。 运行命令：
选择目标数据包所在的对象存储路径，平台将自动扫描该目录下所有子目录。将此文件夹下的子目录都识别为有效数据包，可导入。上传数据前，请确保原始数据包含必要的有效文件，具体可参考上传数据格式。 图1 对象存储导入 表1 数据导入参数说明（含*为必填项） 参数 说明 对象存储访问密钥*（AK/SK）
选择目标数据包所在的对象存储路径，平台将自动扫描该目录下所有子目录。将此文件夹下的子目录都识别为有效数据包，可导入。上传数据前，请确保原始数据包含必要的有效文件，具体可参考上传数据格式。 图1 对象存储导入 表1 数据导入参数说明（含*为必填项） 参数 说明 对象存储访问密钥*（AK/SK）
数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 标注：从下拉框中选择符合用户业务所需的标注物。用户可自定义添加标注物以满足业务所需。 图3 预标注 标注类型：预标注，该标注模板用于预标注任务。 数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 模型来源：根据模型的来源来选择。
多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。 编译镜像 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，
称，进入标注子任务详情页面。 单击任意一张图片，单击“人工标注”。 图1 人工标注 单击具体待标注图片，单击“人工标注”，进入图片详情页，选取特定形状和标签，对图片中物体进行手动标注，如下图所示。 区域1：标注工具栏。 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。
练，达到二次调优的效果。 场景识别：支持选择本地图片自动识别场景，生成场景信息。 2D图像生成：用户可自定义生成图像的参数，快速生成满足客户需求的2D图像。 2D预标注：支持选择本地图片快速进行标注任务。 服务监控：用户可方便地查看场景识别、2D图像生成、2D预标注的监控数据。
选择数据集：用户选择评测使用的数据集。如果选择内置评测选项，数据集不支持视图格式。选择数据集时无法预览到视图数据。 选择自定义评测和内置指标评测（“自定义评测”和“内置指标评测”至少选择一项）。 图3 选择自定义评测和内置指标评测 自定义评测： 评测脚本：可选，如果用户有其他
5D/3D自动标注，准确率超90%。 自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。 自动驾驶多模态检索支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索。
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