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购买开通Octopus服务 03 价格 Octopus服务的计费方式简单、灵活，您可以选择经济的按包周期（包年/包月）计费方式，在充分了解价格详情后根据实际使用情况，购买需要的资源包。 计费说明 计费说明 04 API与SDK 通过Octopus开放的丰富API和调用示例，您可以使用并管理服务功能。
在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，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。
STOP(停止) RESTART(重启) RE_UPLOAD(重新上传) resource_spec 否 String 资源规格，示例：1Core_4GiB。具体获取方式可参考“查询可用资源规格“接口。重启作业时运行重新指定作业使用的资源规格。 响应参数 无 请求示例 停止作业10 https://{endpoint}/v1
标注物：预标注模板关联模型，最终调用模型关联的镜像仓库，镜像由用户自行维护上传。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源规格需要平台管理员在运维配置纳管标注任务用途（预标注）的作业集群后创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 以上信息填写无误后，单击“创建并返
Octopus数据集格式说明 在上传数据集前，请用户仔细阅读本章节。 图片标注数据集文件说明 点云标注数据集文件说明 音频标注数据集文件说明 文本标注数据集文件说明 父主题： 数据集
在线仿真：提供类似本地开发的体验，支持客户直接使用线上仿真器开发，并无痛对接云端的场景管理：包含加载、绘制、保存等操作。 算法管理：用于对接客户的上云算法，并支持算法的版本级管理，并可自动化触发关联的批量算法。 评测管理：支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 场
多模态检索通过大模型算法，对用户视频库进行特征提取，再通过多模态视频检索功能，检索出满足文本或者视频搜索条件的视频片段。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“多模态检索”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 视频库配置 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > 多模态检索”。
X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload LabelDatasetVersionInfoPayload
distributed-1。 在该评测任务的详情页面，可单击“任务日志”查看任务在运行过程中生成的所有日志。如果日志较多，可在搜索框中输入关键字，查找指定日志内容。 如图，在日志服务页面中的日志列表部分详细展示了该评测任务包含的所有文件的大小以及最新写入时间。单击文件后的“查看”，该文件的详细执行过程则在
标注物：预标注模板关联模型，最终调用模型关联的镜像仓库，镜像由用户自行维护上传。 资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源规格需要平台管理员在运维配置纳管标注任务用途（预标注）的作业集群后创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 以上信息填写无误后，单击“创建并返
RUN_FAILED(运行异常) FINISHED(已完成) STOPPED(已停止) LAUNCHING(启动中) UPLOADING(上传中) UPLOAD_FAILED(上传失败) output_type String 输出类型 枚举值： DATA_MARK(数据标记) OPEN_DATA(数据回放)
路径，按照一定要求将每张图片的推理结果存入对应路径json文件中。 自定义库。 允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本。 允许自定义除启动文件以外的自定义脚本文件，可根据实际所需编写。
Go）检测 跟车起停检测的目的是判断主车跟随前车停车后能否在前车启动后重新启动。 当主车跟随前车制动停止后， 前车重新启动后， 主车重新启动的时间要合适， 该时间允许用户自定义， 本设计默认取3s。 当重新启动时间大于指定阈值时， 则跟车起停检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
ed_Ve0和Ego_TargetSpeed_Ve0的初始速度向交叉口行驶，Ego设定了目标在右转车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire
le和主车Ego在主道的同一车道上分别以35kph和Ego_InitSpeed_Ve0的初始速度一前一后行驶，Ego设定了目标在匝道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿真器B
功能介绍 自动驾驶行业的关键开发工具对自动驾驶汽车开发和量产有着重要的推动作用。然而，自动驾驶面临许多问题，如海量的数据存储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等，开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题，Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、
认领未提交的标注批次任务列表。 单击未指定标注员的任务名称后“操作”栏内的“认领”，认领该任务。 图2 认领任务 单击该任务名称，单击任意一张图片，进行人工标注。 图3 人工标注 标注完毕后，标注任务处于“标注中”或“重标注”，标注员可以提交任务进入下一步流程。 在任务列表中单击
始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position），从车
Octopus平台支持用户删除数据包，执行删除操作的数据包将暂存回收站，等待用户可根据项目情况及时恢复或永久删除。具体操作参考如下： 在“数据包”页签，单击指定数据包操作栏内的“删除”。 确认后单击“确认删除”，删除后的数据包将放入回收站。 图1 删除数据包 查看数据包状态。 单击“回收站”，删除后的数据包状态为“
表示该类指标的异常时间点是布尔形式的，从仿真开始到当前时刻的状态要么是完全通过，要么全过程都是异常的，统计类型的指标需要以这种形式表示。 POINT_TYPE_NORMAL 该类型与其他类型相反，如果该类型的点存在，则表示对应的子类指标是通过的，Octopus用该类型保存主车到达终点的时间值。 表8
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