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验收员因故不能继续验收时，可将名下的验收任务释放，由其他验收员领取。单击需释放的验收任务名称后“操作”一栏内的“更多 > 释放”，释放该任务。 查看和下载任务日志 标注任务运行的过程中生成任务日志，平台提供了日志的查看以及下载功能。单击任务名称，在该任务的详情页面，单击＂日志＂，可查看该任务日志列表及日志详
在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。
文件名称：该场景包含的所有场景文件信息。必须包含开放格式和实际上的公路网络在驾驶模拟应用程序中的描述标准（文件格式为“.xodr”）。可单击操作栏中的“下载”或“替换文件”，将文件下载本地或替换场景文件。 场景预览：根据场景文件的不同情况，场景预览会以不同的方式呈现。详见场景预览。
Boot文件路径为在编译镜像中python脚本的绝对路径，不含.py尾缀，比如/home/service/base_compiler_core/customer_service。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在评测脚本中定义。允许添加的参数个数不超过20个。 key：只能由英文、数字、和特殊符号（
制作CCE集群训练镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。
路径，按照一定要求将每张图片的推理结果存入对应路径json文件中。 自定义库。 允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本。 允许自定义除启动文件以外的自定义脚本文件，可根据实际所需编写。
组名为“ma-group”的普通用户，且必须确保该用户的uid=1000、gid=100。 需要明确设置镜像的启动命令。执行命令为：CMD sh /home/mind/run.sh 服务端必须使用https协议， 且暴露在所有网络平面（0.0.0.0）的“8080”端口。 在“8
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。 数据仓库自定义属性
ject-Token的值） 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 数据集名称 最小长度：1 最大长度：64 data_type 是 String 数据集数据类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本)
p，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文
团队：当前工作空间下被授权的用户。 样本类型：当前支持图片、3D点云。 配置算法参数。 需要指定Boot文件启动路径，填写启动命令参数。 图3 配置算法参数 Boot文件路径 输入训练算法启动文件的路径，该路径为启动文件在算法中的相对路径。 如果启动文件“xxx.py”位于算法的一级目录下，则路径为“xxx
X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 payload DataJobDetailPayload object
输入路径、输出路径：选择OBS输入路径和输出路径，必须满足SLAM构图输入输出文件格式要求，格式可参考SLAM构图输入输出文件格式要求。 上传的数据为经过时间同步后的数据，时间同步精度要求为0.1毫秒。 上传的数据需具备绝对位置信息（通常需要来自于GNSS等传感器）和IMU信息。 单轨迹数据长度建议不超过2km，且点云不超过2000帧。
模型级别：可选择“初始模型”和“迭代模型”。“初始模型”为Octopus平台提供的内置模型，“迭代模型”是用户二次微调后的模型。 输入模型：选择需要进行微调的模型和版本。初始模型提供的内置模型如下： 表1 Octopus平台提供的内置模型 模型名称 说明 hw_model_3d_detection
p，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文
IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) dataset_form String 数据集形式 枚举值： DATASET(数据集) SUBSET(子集) source_dataset_id String 子集的源数据集ID latest_version
平台提供模型编辑器，在模型详情页单击“在线编辑”，进入该模型的在线编辑页面。界面左侧显示的是该模型包内的所有文件，以目录树的形式展示，支持编程语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 新建文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹。选中工程文件并单击，将会新建一个新的文件夹，与用户已有的文件夹同级。
struct类型，又称结构类型，是一种由简单类型（例如int、float、string类型，scalar类型，简单的struct类型等）构建的复杂类型，一般用于表示抽象的道路结构，与地图文件中的具体的道路结构建立关联。osc2.0支持的struct类型有：odr_point、position_3d、road_poi
├─时间戳2.jpg #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“
com/octopus-087679f0aa80d32a2f4ec0172f5e902b/image-10001:v1.0 、动作为pull，在本地一台安装了docker软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY swr.cn-north-1
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