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"name": "新标签1", "description": "用途1" }, { "name": "新标签2", "description": "用途2" } ] 导入标签文件。 单击 “选择文件”,单击“确定”,将编写好的
SIMULATION_SIMULATOR(仿真器) SIMULATION_TESTCASE(测试用例) COMMON_DATASET(数据集) description 否 String 镜像仓库描述 最大长度:256 visibility 否 String 使用范围,默认TEAM 缺省值:TEAM(团队)
户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值) 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 描述信息 最大长度:256 name 否 String 镜像名称 最小长度:1 最大长度:64 响应参数 无 请求示例
Path(raw_dir, 'image') / topic.strip('/') tmp_path = Path(raw_dir, 'tmp_image') / topic.strip('/') Path.mkdir(tmp_path
customer_utils.py #自定义脚本1(可选,名称可自定义) ├─ customer_script2.sh #自定义脚本2(可选,名称可自定义) ├─ sub_directory #子文件夹
全局标注:选中一标注对象,单击左侧工具栏“全局标注物”按钮,或通过键盘快捷键“i”复制该对象到图层中,选中该对象可应用到本图或者下一张图中。该步骤可用于有相同对象的图片,或者有覆盖类型的标注中。 图4 全局标注 删除对象:选中一对象,通过键盘上“delete”键可在图中删除该对象。 撤回上一步:单击左侧
d180d14e684b", "name": "project_name", "description": "", "links": { "next": null,
按需安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r
按需安装用户算法环境;如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换;用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install
数据回放页面可自动播放车辆渲染后的点云图像以及与之同步的视频轨迹,用户选用不同形式进行数据回放,方便排查和定位路测数据存在的问题。 前提要求 3D回放对回放机器配置有以下要求: 回放机器需要GPU硬件。硬件加速的方式:在chrome设置-高级中打开硬件加速 。 机器的参考配置(最低配置):8核cpu 、UHD620的gpu
传感器标定 标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息,一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准,平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置:车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达
object 分页信息 表6 DataTagVo 参数 参数类型 描述 id Integer 标签ID name String 标签名称 description String 标签描述 create_at Long 创建时间,UTC标准时间毫秒时间戳 update_at Long 更新时间,UTC标准时间毫秒时间戳
['主车直行','主车倒车'] #选填 标签,标签个数不超过50个 例:沙尘天,正向设计,驾驶模式 description: '强风沙天,车辆空载在排土区自动驾驶到接土区前等待长坡道' #选填 车载情况 segments:
['主车直行','主车倒车'] #选填 标签,标签个数不超过50个 例:沙尘天,正向设计,驾驶模式 description: '强风沙天,车辆空载在排土区自动驾驶到接土区前等待长坡道' #选填 车载情况 segments:
编译任务日志查看下载 编译任务运行过程中生成日志,编译任务模块提供了日志的查看以及下载功能,支持用户查看编译任务的运行情况。编译任务生成的日志文件有以下四种: compile-{id}.log:用户实际训练任务的训练日志。 compile-{id}-init.log:Octopus平台提供的前置数据的准备日志。
ags/import [ { "name" : "test1", "description" : "用途1" }, { "name" : "test2", "description" : "用途2" } ] 响应示例 状态码: 201 导入成功 { "meta_info"
200 标签导入模板文件示例 [ { "name" : "新标签1", "description" : "描述1" }, { "name" : "新标签2", "description" : "描述2" } ] 状态码 状态码 描述 200 标签导入模板文件示例 400
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
https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/data/processors/10000 { "description" : "this is description", "visibility" : "PRIVATE", "image_repo_id" : 10001
277777778, "mile_per_hour": 0.447038889, "mph": 0.447038889, "miph": 0.447038889, "mmph": 0.000000278, "millimeter_per_hour": 0