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车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注,一般区分实线、虚线,按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务,选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧
这三类任务是空格键闭合且alt+鼠标左键拖动图片,其余任务使用左键拖动图片和闭合多边形。 交互式分割工具(仅在“语义标注”项目中使用):通过在标注对象及附近区域单击正点(目标对象区域的点)或负点(非目标对象区域的点), 自动得到较优的多边形。具体步骤如下: 单击快捷键“4,非小键盘”,进入多边形绘制状态。
人车类型图片标注任务 人车类型标注任务主要是对真实路采图片中出现的人物、车辆等进行标注。 图1 标注示意图 绘制对象 绘制矩形框。 选择矩形图形工具(快捷键3,非小键盘)。 在标注列表中选择需要标注的类别(非必要,也可等标注完成后,右键修改类别)。 单击选择的第一个点,移动鼠标选择需要绘制的第二个,再次单击结束。
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务,由2D的矩形框转变为2.5D框,可以定位车辆车身的正面与侧面,辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务,选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具(快捷键5,非小键盘)。
#时间戳2对应的已标注图片 ├─时间戳2.json #时间戳2内该标注图片的所有标注信息 标注数据.json文件说明 数据集中必含“.json”文件,用于集合该时间戳已标注图片的所有标注数据信息,包括该图片所在的项目id、数据包id、图片上所有标注框信息等。上传数据集前请保证“
负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量,即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ,可自由选择其他任务流程节点。
2D预标注当前支持目标检测、车道线检测和语义分割(混合)多种预标注功能。其中,目标检测主要用于鱼眼图片的预标注;语义分割(混合)不仅支持鱼眼图片,还支持普通图片的预标注;车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务,您也可以通过修改“当前
点云标注任务 点云标注任务是指根据标注规范对点云图像中出现的车、人等标注物进行标注。点云距离单位默认为米。 图1 点云标注任务 绘制对象 单击点云标注任务,单击任意一帧,进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“智能缩框标注”(快捷键b)。 图2 选择标注工具 选择标注类别。
审核是检验标注任务质量的一个手段,审核的方式是从标注任务中抽取一定比例的图片,通过被抽取的图片标注准确率判断该标注任务整体准确率,该标注任务是否通过审核。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签,单击项目名称。 选择“批次任务列表”,单击批次任务前的。 单击子任务操作栏中的“更多
车道线的修改,可通过在标注界面,单击已经标注的具体标注的线,标注的车道线将处于可选择状态,此时可通过拖拉标注的线中的点修改。 人车矩形框的修改,在标注界面,单击选择已经标注的具体标注框,标注框将处于可选择状态,此时可通过拖拉标注框四个顶点修改框体。 语义分割多边形标注框的修改,在标注界面,单击待修改的多边形框,标
us将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型,包含三维坐标、反射强度等信息,用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境,并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位,提高车辆定位的精度。 接管 接管
2D3D关联任务是指根据标注规范将待标注点云图像和图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注,然后自行关联。 图1 2D3D关联标注任务 绘制对象 单击2D3D关联任务,单击任意一帧,进入人工标注。 左侧工具栏“2D3D互转开关”,开启状态下,平台依据新建的2D或3D框自动转成对应的3D或2D框。开关状态在同一任务中继承。
在第n帧选中一个追踪对象的标注框。 c 按c键将当前帧设置为关键帧。 向后切至第n+k帧。 选中同一个追踪对象(对象id相同)的标注框,如无该对象的标注框,则先使用标注框工具进行标注。 按c键将第n+k帧设置为关键帧,此时,平台自动计算中间帧关于此追踪对象的标注框,计算过程中的帧出现计算进度圈。
删除数据 单击操作栏中的“更多 > 删除”,删除已添加至待发布区的数据。 日志 单击操作栏中的“更多 > 日志”,界面跳转至日志列表,在日志列表可查看或者下载日志。 导出 单击操作栏中的“更多 > 导出”,导出待发布区域的数据,具体请参考导出任务。 上传文件 本地数据集且状态为中断或初始化,单击“上传文件”上传文件。
负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量,即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ,可自由选择其他任务流程节点。
像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数据,可以通过自动或人工的方式,标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练,高质量的标注数据有利于模型精准度提升,并持续迭代。 增量数据集 将标注后的数据根据数
简称OBS)存储原始Rosbag数据以及预处理后的视频、抽帧图片等数据,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。
描述:数据集内容、用途等的简要描述,不包含“@#$%^&*< > \”,不得超过255个字符。 数据集形式:选择“数据集”。 数据来源:选择“本地”。 数据类型:支持“图片”、“3D点云”、“音频”和“文本”。 数据格式:可选择“Octopus”、“USER_DEFINE”和自定义格式。
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为“.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。