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图1 仿真任务详情 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用的仿真算法控制质量如何由多个仿真评测指标从多个角度衡量评判。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。
选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。
"serial_number": 0, "shape_type": "cube_3d", "label_meta_name": "大型车", "label_meta_id": 493 } ] } 示例推理文件 3D目标检测
单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“服务列表”，选择“管理与监管 > 云审计服务”，进入云审计服务信息页面。 单击左侧导航树的“事件列表”，进入事件列表信息页面。 事件列表支持通过筛选来查询对应的操作事件。
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。
按下鼠标左键在音频展示区域拖动，松开鼠标后，标注列表中将增加一行标注信息。 图2 添加标注 修改标注类型。 单击“标注类型”，选择合适的标注物。 图3 修改标注类别 完善标注信息。 选择音频的性别和额外属性，填写音频的内容和讲话人角色信息。
{ "labels":[], "labels_ext":{ } "predict_labels":[] } 以2D目标检测为例，完整json结果文件样例如下： { "labels": [ { #1
模型套餐包的最晚失效时间，可以在“总览”界面，“我的模型”区域查看。 描述：输入在线服务的简要描述，不包含“@^\#$%&*<>'|"/`”，不得超过500个字符。 模型版本：选择模型微调后的迭代模型及版本。 单击“创建”，确认配置信息后，单击“确认”下发创建在线服务任务。
例如：instance_categories：“交通警示物,骑行者,其它车辆,两轮车,消防栓,柱子,地面标识,限位块,行人,车辆,地锁,减速带”；semantic_categories：“可行驶区域,路沿,车道线,车位线”。 数据集：选择训练的数据集。最多支持选择5个数据集。
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。 版本管理。 图5 版本管理 表3 版本管理相关操作 功能 步骤 搜索版本 在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询。
{ "labels":[], "labels_ext":{} } 不同类型的任务对象基本信息所需格式不同，具体如下所示： 2D目标检测： labels中保存每个预测对象的基本信息，每个基本信息格式如下所示。
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"。
自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人、骑行人、交通灯、可行驶区域等进行预标注，同时通过难例挖掘持续提升标注数据集质量。
图5 数据包详情 表3 数据包详情列表 区域 说明 数据包信息 包含数据包名称、状态、描述、视频数据、标签、导入ID等信息。 数据回放：单击页面右上角的“进入回放页面”，可回放数据包，具体可参考数据回放。
自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的高质量标注数据集，平台提供预标注范例模型，能对常用的物体如乘用车、大巴车、行人、骑行人、交通灯、可行驶区域等进行预标注，同时通过难例挖掘持续提升标注数据集质量。
其中无效状态表示该指标在特定场景下是没意义的，如在没有交通灯的场景下，主车在交通灯前的行为检测是没有意义的。 source 是一个Source枚举类型，表示该评测算法的结果来源类型。 source共有6种类型，具体参考source。
Path(output_dir, Path(input_path).name) # 如果输出文件夹不存在，先创建文件夹 Path.mkdir(output_rosbag_file.parent, parents=True, exist_ok=True) # 检测到脱敏任务结束后
隐藏标注：L 隐藏标题：T 从上至下依次为： 绘制顺序 ID顺序 绘制顺序：可调整透明度，区域重叠时依照后绘制在上覆盖原则。 ID顺序：可调整透明度，图层重叠时按照ID较大的覆盖较小的原则，不支持实时刷新。
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