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移动。 图2 数据图表 感知物体类型 由于各类仿真器对交通参与物类型的覆盖面不同，可能产生仿真器不支持某种类型，或仿真器与仿真回放中类型不匹配。 以下模型均为副车的颜色，主车ego的颜色为白色，其他车比主车颜色更深。 表2 车辆和行人 类别 标签 三维感知框/未选中 三维感知框/选中
202:资源不可用,203:数据包类型异常,204:数据包状态不符合要求,205:场景片段不存在或源文件不存在,206:数据来源与算子类型不匹配,99999:作业运行失败) msg_error String 错误原因，作业状态正常不返回该字段 submitting_duration
”。 单击“添加评测指标”，选择需要添加的指标，单击“确认”。 图2 添加评测指标 单击，对阈值进行设置，也可对重要度以及评分方案进行选择。 图3 阈值设置 重要度：可选主要和次要。 评分方案：可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全部均匀权重。具体介绍请查看评测分数计算介绍。
”。 单击“添加评测指标”，选择需要添加的指标，单击“确认”。 图3 添加评测指标 单击，对阈值进行设置，也可对重要度以及评分方案进行选择。 图4 阈值设置 重要度：可选主要和次要。 评分方案：可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全部均匀权重。具体介绍请查看评测分数计算介绍。
模型评测 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。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
进入到创建泛化任务界面，参数设置，选择参数设置后的“灵敏度分析”。 图5 灵敏度分析 选择关联到该逻辑场景下泛化任务的仿真任务。 图6 选择仿真任务 单击“确定”，界面出现上次任务的敏感性分析结果，展示每个参数的灵敏度参数，该值的范围在[0,1]，该值越大，说明该参数的变化对评测分数的影响越大。
end_time 否 Long 原始数据采集时间，终止时间，UTC标准时间毫秒时间戳 最小值：0 file_name 否 String 文件名称，单个模糊匹配 最大长度：64 file_types 否 Array of strings 文件类型 数组长度：0 - 6 枚举值： IMAGE(图片)
创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 训练算法 模型评测 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
on_3d。 angle的单位一般为rad（弧度）而非degree（角度），rad = degree*pi/180，1rad约等于57.3度（详见scalar units中的angle units一节）。 与road 0的方向相反（相差180°） m_orientation: orientation_3d
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