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模型微调：模型微调是在不依赖训练服务的情况下对模型进行二次训练，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。
[CDATA[<SimCtrl><Stop/></SimCtrl>]]></SCP > </Action> ... </Scenario> 为了到达终点的评测，一般建议延迟5s执行，等待评测检测成功。此处对应前文中的DelayTime。 xosc类型场景，OpenSCENARIO 1.0版本如下： Read
ute最多5个 file_types Array of strings 文件类型列表，file_type最多10个 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景文件) OTHERS(其他) 表7 JobEnv
为训练任务的容器镜像。 共享级别 算法的共享级别。 个人：当前操作用户。 团队：当前工作空间下被授权的用户。 样本类型 使用的样本类型。 图片 3D点云 启动指令 训练算法的启动指令。 对于“镜像 + 外置算法文件”类型的算法，容器默认的工作目录为算法文件的根目录。 示例：如果算法文件中有一个名为main
训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本，一般不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。 推理服务：将模型部署为在线服务进行推理。 任务队列：展示在训练服
当前支持两种方式添加标签：手动在线创建和导入标签。 表1 内置标签列表 场景分类 子类 标签 道路 道路环境 高速 城市快速路 城市主干道 一般道路 小区内部路 乡村道路 停车位 道路行驶阶段 驶入路口 驶出路口 道路中行驶 上匝道 下匝道 匝道中行驶 匝道分流 匝道合流 交通规则
文件名称，单个模糊匹配 最大长度：64 file_types 否 Array of strings 文件类型 数组长度：0 - 6 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景) OTHERS(其他) and_tags
y 道路---道路环境---城市主干道 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为town 道路---道路环境---一般道路 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为unknown 道路---道路环境---小区内部路 检验规格： 包含高精地图信息
pe赋值为SUBTYPE_UNSPECIFIED。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时的时刻点用哪种形式存储起来。 其中PointType共有5种类型，参考PointType。 Points：是repeated
orker0.modelarts-job-8f3a5ced-d3d0-486fa236-19a07 包含多个节点HOST地址，用逗号分隔，一般取第一个作为主节点通信地址。 主节点通信端口 VC_WORKER_PORT 6789 主角点通信端口，用户可从环境变量获取或自设定，推荐使用os
用和冲突等原因导致保存镜像失败。 建议要保存的镜像大小不要超过35GB，最大不能超过50GB，避免因容器引擎的限制导致保存失败。 镜像保存一般需要3-10分钟，届时实例状态处于“快照中”，保存成功后，实例状态会重新回到“运行中”。 编辑开发环境 “排队中”或“已停止”的开发环境支
{image-id-or-name} bash在容器内依次执行命令后commit为新的镜像。 或者采用dockerfile构建，参考如下： # 1、查看算法依赖，一般需要考虑使用的ubuntu版本、cuda版本、cudnn版本 FROM xxx/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20
果激活预警反而说明主车算法出错；也有一些场景需要特定次数的激活预警：例如当一个场景中主车驾驶过程中会碰到n个盲区，此时必须正好激活n次才能证明主车算法通过；因此支持让用户设置各项子指标是否需要预警和期望的预警次数； 默认期望的预警次数为-1，此时只要该预警功能激活至少一次，则评测
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