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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。 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。
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具。
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。 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。 单击左侧工具栏实线（快捷键2，非小键盘），进入绘制折线模式。
一步绘制的点，标注过程中可通过“alt+鼠标左键”拖动图片。按住键盘上空格键进行闭合，该对象标注完成。 项目类型为语义标注、道路特征提取、可行驶区域，这三类任务是空格键闭合且alt+鼠标左键拖动图片，其余任务使用左键拖动图片和闭合多边形。 交互式分割工具（仅在“语义标注”项目中使
#时间戳2对应的已标注图片 ├─时间戳2.json #时间戳2内该标注图片的所有标注信息 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图片的所有标注数据信息，包括该图片所在的项目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“
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
标注子任务详情页面。 在待标注图片上单击“人工标注”，进入图片详情页（3D点云任务为单击“操作”列的“标注”）。 选取特定形状和标签，对图片中物体进行手动标注。 选择标注形状，标注模板中已包含标注样本中所有标注对象信息，可单击选择对应标注标签。图片标注形状包含： 点、圆、切割线。
标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 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。 调整2D框（只适用于联合标注）。 单击2D图片。 开启联合按钮。 图1 开启联合按钮 针对点云框对应的2D框进行调整大小。 修改标注类别。
恢复。 O 点云图复位。 Shift+D/delete 删除。 b 进入3D画框绘制状态。 ESC 退出绘制。 R 顺时针旋转俯视图。 Shift+R 逆时针旋转俯视图。 E 进入下一页。 Q 进入上一页。 父主题： 标注样例
从上至下依次是： 旋转 旋转90° 旋转180° 旋转点云图像。长按图标或快捷键点云图像会一直旋转。 按照箭头所示方向分别旋转点云图像90度和180度。 顺转：1或左键图标 逆转：Alt+1或右键图标 顺转90°：2或左键图标 逆转90°：Alt+2或右键图标 旋转180°：3 从上至下依次是：
击“确认”。 图片格式：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。其中目标检测场景推荐上传鱼眼图片。 标注结果：目标检测和语义分割（混合）场景直接在原始图片叠加预标注结果显示，详情可参考下图。 单击“开始识别”，生成相关返回值。以下为标注结果示例。
抽帧是将解压后的Rosbag数据，抽出单幅画面，生成图片数据或者视频数据。 自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据，车企需要对这些数据高效处理与分析，因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。
"size": 0 }, "image_meta_infos": [ #图片属性信息，包含标定项id、图片名称、传感器类型、图片大小、图片源的obs路径url、时间戳 { "id": "3b...78", "name":
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2D3D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3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。
标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 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。 调整2D框（只适用于联合标注）。 单击2D图片。 开启联合按钮。 针对点云框对应的2D框进行调整大小。 修改标注类别。 左键单击目标图
├─帧目录名称1.json #该标注图片的所有标注信息 ├─帧目录名称2 ├─图片名称2.jpg #对应的已标注图片 ├─帧目录名称2.json #该标注图片的所有标注信息
审核比例：从该标注任务所有样本中抽取一定样本作为审核样本。 配置成功后，单击标注任务名称，单击任意一张图片，进行审核。 审核图片标注符合规范，整张图片无错误，则该图片审核通过，勾选“审核通过”，并保存。 审核图片有超过一处标注不符合规范，则该图审核未通过。根据标注任务类型不同，右键标注对象，勾选不
模板管理 在进行自动驾驶模型训练过程中需要大量有标签的图片或视频数据，因此在模型训练之前需要对处理完的数据进行各类标注，进行场景识别。Octopus提供预标注功能，支持部分预标注模型，能够节省70%的人力成本。也提供人工标注功能，用户可以针对未标注数据在线手动标注或预标注后人工确
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
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
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