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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。
step：变化曲线是一个阶段变迁Step transition函数。 catalog 目录catalog可使一些元素得以重复使用，在目录catalog中参数化类型是可维护的。
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管理员可单击箭头升序或降序排列，查看标注员和审核员的完成情况排序，也可以筛选时间，展示特定时间段内标注员、审核员（初审员/终审员）的任务累计完成情况。
000000001.xml +--- JPEGImages | +--- 000000000.jpg | +--- 000000001.jpg 推理文件目录结构 +--- 000000000.xml +--- 000000001.xml 示例标注/推理文件，推理含score字段
训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”，填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过
0.43853880056948835 roll: 0.9386082809708912 translation_veh_vel: x: 0.00915069 y: 1.34196 z: 1.38 timeshift_vel_veh: 0.000000000 文件开头字段“
该步骤会得到一个SimData的内存对象，用户通过访问对象中的字段即可获取自己关注的数据。 SimData中包含仿真器输出的整个仿真过程数据，用户处理根据自身评测逻辑处理所有帧数据。
另一路段上有一辆车vehicle1，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。
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法
左侧显示子指标是否成功，右侧蓝色时间轴显示指标异常的时间段，鼠标悬停异常时间轴上，单击“进入回放”，可选择进入回放查看。 图4 异常分布图 单击“信号查看器”，页面跳转至信号查看器页面，可查看关联数据，一个框图只支持显示10条信号。 如果无关联数据，则“查看关联数据”按钮置灰。
2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 查询偏移量 最小值：0 缺省值：0 limit 否 Integer 返回个数上限 最小值：1 最大值：200 缺省值：10 status 否 String 数据包状态，配合is_recycle字段使用
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。
模型仓库 Octopus平台支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。对智驾模型进行模型微调后，调优后的模型会自动保存到模型仓库中。 上传模型需包含以下内容： 模型文件。 推理脚本，推理脚本命名为：customer_auto_label.py。 推理脚本所需依赖库。 新建模型仓库
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