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[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
描述：简要描述模型，不包含“@#$%^&*< > \”，不得超过256个字符。 选择样本类型和标注。 图2 选择样本类型和标注 用途：选择训练或标注。 样本类型：当前支持图片、3D点云。 标注：从下拉列表中选择标注。 选择镜像。 图3 模型仓库用途选择训练 图4 模型仓库用途选择标注 镜像用途：模型仓库用途选择
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
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。 父主题： 训练服务
创建和文件上传。 表1 内置标签列表 场景挖掘方式 场景分类 子类 标签 内置场景挖掘规则 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
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
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
{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
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
训练环境，实现高效的分布式训练。 八爪鱼自动驾驶平台支持多种规格，用户可根据当前底座资源选择对应加速卡节点。同时，支持用户自定义资源规格，一般而言，通用训练用途下，推荐使用8机8卡（共计64卡）规模训练中小型或部分大模型，CPU和内存可酌情设置。 八爪鱼训练任务中使用分布式训练时
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
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