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测试用例管理 测试用例模块支持对单个用例的增删改查操作。用户可根据场景类型，本地选择对应的场景文件。用例创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载测试用例，通过仿真器内置算法检验测试用例质量。 创建用例 用例管理 父主题： 场景管理
领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）
}]正确 400 octopus.000122 Insufficient object storage quota 对象存储配额不足 请确认您拥有足够的对象存储配额 401 octopus.000101 The request token header is missing 请求头token丢失
POST /v2/{project_id}/sim/sm/maps octopus:simScenario:create √ √ 修改场景地图文件 PATCH /v2/{project_id}/sim/sm/maps/{parent_lookup_id}/files/{sha256}
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情，支持下载至本地。 在日志服务页面中的日志列表部分详细展示了该任务包含的日志文件的大小以及最近写入时间。单击文件后的“查看”可查看详细执行过程。 父主题： 标注员
file_types Array of strings 文件类型列表，file_type最多10个 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景文件) OTHERS(其他) 表7 JobEnv 参数 参数类型
file_types 否 Array of strings 文件类型列表，file_type最多10个 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云) TEXT(文本) VIDEO(视频) SCENARIO(场景文件) OTHERS(其他) 表5 JobEnv 参数 是否必选
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。 编译镜像 编译任务 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具
UPLOAD_SUSPENDED(上传中断) INITIALIZING(初始化) frame_num String 帧文件数量 frame_size String 帧文件大小，包含单位 label_count String 标志物数量 custom_image String 自定义镜像
目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position），控制器有时会根据lead_vehicle的位置更改主车Ego的速度。 地图文件（odr） scenario Straight: m_scene: scenery lane_width: length
单击“确认”，等待数据集导出。 查看导出的数据集。 单击“导出任务”，即可看到导出任务，可对任务进行删除操作，OCTOPUS格式数据集目录结构如下： 导出的数据集文件目录结构可参考如下（图片标注类型） ├─{数据集名称}_{时间戳} ├─ data
包括获取标签列表、创建标签、导入标签、获取标签导入模板、编辑标签、删除标签的接口。 仿真场景 包括场景列表、创建场景、创建和修改场景文件的接口。 场景地图 包括创建和修改场景地图及文件的接口。 当前版本调用Kubernetes接口不支持HTTP长连接。
itSpeed_Ve0.side_vehicle从匝道汇入主道。控制器有时会根据side_vehicle的位置更改主车Ego的速度。 地图文件（odr） scenario Merge: m_scene: scenery lane_width: length = [3m
速度。 使用xyz坐标创建终点时，由于匝道地图泛化会使终点偏移，建议在创建测评任务时为检测终点设置合适的半径，例如"到达半径5m"。 地图文件（odr） scenario Split: m_scene: scenery lane_width: length = [3m
1，也以LeadVehicle_TargetSpeed_Ve0的速度朝交叉口行驶。控制器有时会根据环境车的位置更改主车Ego的速度。 地图文件（odr） scenario Junction: m_scene: scenery lane_num: int = [2
采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 选择待编译模型版本。 图3 选择待编译模型版本 模型可以为训练任务产生的模型版本或者通过本地模型文件上传产生的模型版本。 以上信息填写无误，单击＂创建＂。编译任务创建成功。 父主题： 训练服务
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) POINT_CLOUD(点云)
数据集类型 枚举值： CUSTOMER(自定义数据集) SYSTEM(内置数据集) frame_num Long 文件数 frame_size Long 数据集下版本帧文件总大小，单位字节 project_id String 项目id label_format String 标注格式
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