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Octopusdata。 message VehicleFrame { uint64 stamp_secs = 1。 #必选。时间戳，单位：秒 uint64 stamp_nsecs = 2。 #必选。时间戳，单位：纳秒 uint32
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仿真场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。 图1 创建场景 名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。
功能介绍 自动驾驶行业的关键开发工具对自动驾驶汽车开发和量产有着重要的推动作用。然而，自动驾驶面临许多问题，如海量的数据存储、模型迭代资源耗费、人工标注高成本、孤岛工具链等，开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题，Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、
步骤四：创建仿真场景 用户可以上传场景文件创建自定义场景，开展仿真评测任务。本节以创建自定义仿真场景为例。 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“场景”页签，单击“创建场景”，填写基本信息。
/home/main/ WORKDIR /home/main/ RUN pip install rosbags requests numpy USER root 构建镜像 sudo docker build --no-cache -f Dockerfile -t rosbagmask:0.1 .
单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 在图片界面单击左侧工具栏“补框”，绘制2D框，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。键盘按键“ESC”退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 图2 2D补框 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b），框选3D，此时右侧标注列
功能总览 功能总览 全部 功能架构 数据资产 数据合规 数据处理 标注服务 训练服务 仿真服务 智驾模型服务 镜像仓库 运维配置 工作空间 功能架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发过程。整体由数据资产、数据服
Project) 查询可用资源规格 GET /v1.0/{project_id}/common/clusters/resource-specs octopus:resourceManager:get √ √ 父主题： 权限和授权项
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“
购买扩展资源包 为了提升服务的计算能力、存储能力、业务拓展能力、行业竞争力等，Octopus还为用户提供了个性化的扩展资源包供用户选择。购买扩展资源包之前，可以先查看我的资源配额和查看资源节点配额。 表1 云服务扩展资源包列表 名称 资源名称 描述 仿真服务扩容包 规控仿真引擎-在线
批导数据 原始数据采集完毕之后，需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式，以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求： 数据类型：包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式：Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“
1 多边形绘制。 2 矩形绘制。 3 画笔绘制。 4 框选绘制。 Ctrl+Z 撤回上一步。 空格键 取消框选。 Enter 确认框选。 ESC 结束绘制状态。 向后滚动鼠标滚轮 画笔调整变大。 向前滚动鼠标滚轮 画笔调整变小。 O 点云图复位。 父主题： 标注样例
使用流程 Octopus平台提供了从“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程
八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简
数据导入 对象存储导入数据 把原始数据上传至平台前，可将数据包上传至对象存储中，从对象存储导入平台。操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，
场景管理 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。 创建场景 仿真场景支持用户上传符合仿真器场景规范的自定义场景。添加场景的步骤可参考如下：
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