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自动添加算法路径环境变量${ALGORITHM}至容器中，并在“评测启动指令”文本框内输入环境变量提示信息。 选择数据集：用户选择评测使用的数据集。如果选择内置评测选项，数据集不支持视图格式。选择数据集时无法预览到视图数据。 选择自定义评测和内置指标评测（“自定义评测”和“内置指标评测”至少选择一项）。
其他算法文件。选择该项后，会自动添加算法路径环境变量${ALGORITHM}至容器中，并在“评测启动指令”文本框内输入环境变量提示信息。 数据集 选择普通数据集或缓存数据集。 评测配置 设置评测配置，详情请参考3。 选择自定义评测和内置指标评测（至少选择一项）。 自定义评测： 创
名称：对比任务名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线。 描述：简要描述任务，不包含“@^\#$%&*<>'|"/”，不得超过256个字符。 选择对比来源与模式。 对比来源：可选择“已有评测任务”或“新建评估任务”。 对比模式：可选择“文本对比”或“报告对比”。 文本对比：仅支持对比多个（2
项目的数据类型为“文本”，需要创建关系，并对关系进行管理。 创建关系 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，进入项目内任务列表。 选择“关系管理”页签，单击“创建”，填写创建信息。 名称：自定义关系名称。名称只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，输入长度不能超过64个字符。
listdir查找选择 。 评测数据集通过环境变量{DATASET_MAP}获取： dataset_dict= json.loads(os.getenv("DATASET_MAP")) 用户产生的评测结果可以存储为任意格式文件，任务完成后可在评测任务详情页的评测结果中查看（支持通用文本文件）或下载结果文件。
semantic_categories：“可行驶区域,路沿,车道线,车位线” 数据集：选择训练的数据集。最多支持选择5个数据集。数据集中的标注数据必须是八爪鱼格式的。格式参考：车道线预标注模型和路面预标识模型数据集格式。 资源规格：选择训练使用的资源池和资源规格。当前支持ModelAr
审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集：选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注： 图3 人工标注 任务类型
评测任务运行过程中，将一些衡量自动驾驶质量的关键指标，如速度、加速度等数据在仿真场景中变化量绘制成图表，便于用户直观考量规控算法的控制质量。用户也可将业务所需关注的数据集合成新的图表，对比查看。 查看器一次只支持载入5个任务场景，页面最多支持5个框图展示，一个框图最多支持10条信息选择，。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
务，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 “一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节，包含数据资产、数据合规、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus上完成，支持用户从数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资
训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人、骑行人、交通灯、可行驶区域等进行预标注，同时通过难例挖掘持续提升标注数据集质量。 仿真场景库 提供场景库管理和分布式运行能力，覆盖大部分驾驶路况，提升自动驾驶安全性。
如何查看Octopus与OBS桶是否在同一区域？ 在使用Octopus各功能时，如创建训练作业、创建数据集等，涉及到需要指定OBS目录时，都需要保证此OBS桶与Octopus在同一区域。 查看OBS桶与Octopus是否在同一区域 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理，并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外，还可包含一些
保存至根目录下。 环境变量使用说明 模型推理所需的待审核数据集目录等信息均可通过注入镜像的环境变量获取，详情见镜像制作（标注）。 环境变量 描述 获取方式(以python为例) OCTPS_DATASET_DIR 全量数据集目录 os.getenv('OCTPS_DATASET_DIR')
本、更新镜像仓库版本状态、创建镜像仓库版本操作账号的接口。 数据集 包括获取数据集列表、创建数据集、获取数据集详情、删除数据集的接口。 数据集版本 包括获取数据集版本列表、创建数据集版本、获取数据集版本详情、删除数据集版本的接口。 数据仓库 包括获取数据仓库列表信息和获取数据仓库的数据列表的接口。
资源挂载 - 可选择平台上现有的模型、训练算法和数据集，开发环境启动时以挂载的方式加载到容器中。最多可选择5条。 模型：可选择用途为训练的非空模型仓库。 训练算法：可选创建成功的算法。 数据集：可选择有创建成功版本且非空的数据集。 缓存挂载 - 可选择平台上现有的数据缓存，开发
示例：若任务的“数据输入”中选择了名为“增量数据集1”和“增量数据集2”的两个“数据集”，和名为“全量数据集缓存”的“数据缓存”。 DATASET_MAP取值： { "增量数据集1": "/home/ma-user/datasets/dataset-0", "增量数据集2": "/home/ma-
自动提取对应场景行为的片段，展示在此模块中。 数据集：支持数据集多版本管理和统计。同时支持用户将本地符合平台规范的数据集导入平台，以及将平台上的数据集导出到自有OBS桶中。 数据缓存：提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 模型管理：负责对模型仓库和模型版本进
se详情。左侧显示统计信息，右侧支持标注数据和预测数据在图像上的对比可视化显示。 保存数据集：单击右上角“保存为数据集”，可将存在坏例判别的数据保存到新数据集中。数据集各属性沿用原始评测数据集，例如“数据类型”、“标注状态”、“数据格式”等。 评测结果 显示模型的评测结果，例如“模型评测结果字典
新增镜像仓库、镜像版本、数据集、数据集版本、数据仓库、数据仓库自定义属性、集群信息管理、数据总览、数据包、数据导入、数据回放、作业管理、算子管理、作业队列、内部作业、数据场景、标签管理相关操作接口。 新增Common-SDK错误码、镜像仓库错误码、数据服务错误码、数据集服务错误码。 2023-12-19
便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 数据集 选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 数据集中的帧数据是按照帧文件夹名称的字符编码（Unicode）大小进行排序，顺序可在标注界面前后帧体现。
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