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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，还可包含一些其他
以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。
法或模型的开发和调试。 创建开发环境时可以通过挂载的方式，便捷的访问平台的对象，如算法、模型和数据集。同时支持访问同区域自己的对象存储或外网资源，进行测试数据的导入、开源代码的拉取、三方依赖的安装等操作。极大的提升了算法调试的效率，并保证了和训练任务所使用的的环境和算力的一致性。
target same as another entity faster_than、slower_than和same_as必须设置且仅设置一个。 使用faster_than和slower_than时配合speed来设置相对速度。 使用speed+faster_than cut_in_vehicle
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。 数据仓库自定义属性 包括获取数据仓库自定义属性列表的接口。 集群信息管理 包括查询可用资源规格的接口。 数据总览 包括获取数据服务总览和获取轨迹统计的接口。 数据包 包括获取数据包列表、获取数
true, #是否有效，包含“true”和“false”两种 "create_time" : 1683185878405, #标注的创建时间 "difficult" : false, #是否难例，包含“true”难例和“false”非难例 "label_counts"
数据缓存 用户购买自动驾驶数据管理缓存扩容包后，可使用数据缓存功能提供专用高速文件存储，加速训练和评测读取数据集的速度。需确保待缓存的数据集中的所有数据均已发布成功。 确认待缓存数据集中是否存在未发布的数据。 在数据集列表（数据资产 > 数据集）中，单击数据集名称，查看“数据详情
数据总览 在数据总览页面可查看平台数据服务的统计数据，帮助用户快速了解各项数据关键指标和业务的健康情况。 进入总览数据页面： 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据总览”。 图1 数据总览 表1 总览页面说明 序号 区域名称 说明 1 采集数据统计 平
用于数据转换，标注，训练，仿真服务 对数据包中的人脸、车牌、点云、高程进行脱敏 个人数据的存留期限与存留策略 用户自行决定存留期限和策略。 用户自行决定存留期限和策略。 合规数据推送到数据服务后，会将源数据删除。 个人数据的销毁方式 用户自行删除 用户自行删除 平台删除 个人数据的导出方式
ackge-1 24：根目录，即3创建的订单号。 packge-1：需要脱敏的数据存放文件夹。订单号和实际需要脱敏的文件夹之间不需要再加层级。 脱敏任务完成后平台存储的原始数据和脱敏后数据路径如下： 原始数据：data/import-expresses/24/packge-1-bak
场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，选择“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，执行场景挖掘。 勾选需要内置场景挖掘的数据包，单击“场景挖掘”。 单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情，单击“场景挖掘”。
支持云审计的关键操作 通过云审计服务，您可以记录与Octopus相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 云审计服务支持的公共服务关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 新增纳管集群 octopus addCluster
数据场景：平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可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。
场景样例（Scenario Examples） 如下介绍具体场景样例和逻辑场景样例。 具体场景样例 import standard scenario my_scenario: # Road Network map: map map.set_map_file("
本任务旨在为4D-BEV数据自动化预标注提供点云地图，进而辅助车企构建自动驾驶车端BEV算法训练提供数据真值生成能力。 本任务将依赖融合定位、运动畸变校正、闭环检测和点云融合等能力构建，对多源传感器数据进行SLAM位姿解算，并在八爪鱼平台上展示激光点云融合结果。 SLAM构图简介如下所示： 图1 SLAM构图简介
批量生成仿真场景： 勾选场景片段，单击列表上方的“生成仿真场景”。 编辑仿真场景信息。 任务类型：仿真场景生成。 仿真器：可选择仿真器A和仿真器B。 生成路径：可选仿真场景库和通用存储，此处选择仿真场景库。 优先级：当前支持S、A、B、C、D。级别顺序为：S > A > B > C > D。 场
split 简述：地图场景为匝道分流。lead_vehicle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
对于镜像类型的资产，Octopus会将资产保存在Octopus官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，Octopus会保存在数据库中。 父主题： 安全
主车运行状态数据 自动驾驶和人工接管的相关数据信息。如加速度、速度和方向盘数据，数据随着采集车辆的行驶动态变化。 2 数据列表 回放图层参考回放图层信息。 数据图表参考数据图表信息。 3 点云和感知回放区域 采集车辆采集的雷达数据，渲染后得到的点云图像，和随着采集车辆的行驶感知在采
更高效管理场景库。在创建仿真评测任务时，基于分类标签体系，可快速筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选：每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同，因此在进行场景测试时，对应的场景是属于自动驾驶系统设计运行域内至关重要。ODD（operational design do
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