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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。
n_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
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