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图4 增量训练 增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择输入模型和版本。 选择数据集。 用户从数据资产中的数据集和数据缓存中选择数据集，最多支持添加5个数据集。
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，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 编译任务 仿真任务 评测镜像 Octopus平台各
为了到达终点的评测，一般建议延迟5s执行，等待评测检测成功。此处对应前文中的DelayTime。 xosc类型场景，OpenSCENARIO 1.0版本如下： Read the destination of Ego in xosc end triggers。 <StopTrigger>
标注类型：预标注，该标注模板用于预标注任务。 数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 模型来源：根据模型的来源来选择。 标注模型：选择模型和版本。 模板标注物：展示模板标注物。 已选标注物：展示已选标注物。 标注：从下拉框中选择符合用户业务所需的标注物。用户可自定义添加标注物以满足业务所需。
/data" 模型仓库中的模型算法目录（非内置） OCTPS_MODEL_DIR="/tmp/label/source/model" 模型版本关联标注物文件目录（填写预标注结果时，需要根据类别填写对应的标签id） OCTPS_META_PATH="/tmp/…/meta/label_meta_infos
夹名称一致，格式也必须与规范相匹配，否则会导致数据上传失败。 配置文件，主要包括车辆名称、传感器信息和标定ID等信息，详情参考如下： # 华为八爪鱼自动驾驶云服务数据采集说明 cardrive: collect_time: 2020-11-01T08:00:00+08:00
由“批次子任务名称-任务名称”组成，批次子任务名称不可修改，任务名称可自定义。 审核比例 预审核默认比例为100。 审核模型 选择审核模型和版本。 标注脚本 选择标注脚本。 资源规格 当前项目中可用的资源规格。 优先级 设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。
创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 image_repo_id Integer 镜像仓库id image_version Integer 镜像仓库版本号 表7 DataProcessorConfigRequest 参数 参数类型 描述 command String 启动命令 最大长度：500
优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 选择模型与数据集 图2 选择模型与数据集 选择模型：选择模型仓库和对应的模型版本，如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器中，可单击勾选“关联已有算法”，系统默认选择模型创建时的关联算法，用户也可手动更改选择其
Integer 最新版本 data_source String 数据来源 枚举值： LABEL(标注) LOCAL(本地) OBS HOUSE(数据仓库) DATASET(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
选择镜像仓库和样本类型。 训练算法创建后，“镜像”“样本类型”不再支持修改，请认真填写。 图2 选择镜像仓库和样本类型 镜像：请选择镜像和版本。 共享级别：可选择个人、团队。 个人：当前操作用户。 团队：当前工作空间下被授权的用户。 样本类型：当前支持图片、3D点云。 配置算法参数。
优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 选择模型与数据集 图2 选择模型与数据集 选择模型：选择模型仓库和对应的模型版本，如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器中，可单击勾选“关联已有算法”，系统默认选择模型创建时的关联算法，用户也可手动更改选择其
output_dir：脱敏后的文件存放路径 用户根据需要可以自定义环境变量，以rosbag文件为例，可以定义如下环境变量： rosbag_version：robag版本 image_topics：图像数据topic列表 gnss_topic：gnss数据topic lidar_topics：lidar数据topic列表
${HOME}/tmp/output:/tmp/output --env output_dir=/tmp/output --env tmp_dir=/tmp/workspace ros-hard-mining:0.1 /bin/sh -c “python3 /home/main/ros_hard_mining
output_dir=/tmp/output --env rosbag_path=/tmp/data/20220620.bag --env tmp_dir=/tmp/workspace ros-to-dataset:0.1 /bin/sh -c “python3 /home/main/ros_to_dataset.py
--env yaml_path=/tmp/Octopus_data_collections.yaml --env tmp_dir=/tmp/workspace rosbag2opendata:0.1 /bin/sh -c “/home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id
1101.x86_64 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH WORKDIR /root/workspace # 按需安装用户APT环境；如果需要修改/etc/apt/sources.list可替换 COPY /path/to/sources
kind：表示该文件标识符，当其存在且值为rep时会自动创建PDF，否则将该结果文件直接上传到评测结果文件夹中。 docVersion: 表示八爪鱼评测可视化报告的文档版本。 metadata: 表示文档的基本元信息。 spec：表示规格，即文档包含的内容。其中overview中保留总览信息，将字段对象渲染为
3-devel-ubuntu18.04 # 设置工作目录【可选】默认为ROOT，用户可修改USER及PATH WORKDIR /root/workspace # 如果是内置预标注算法的自定义镜像，需要把预标注算法复制到工作目录下， COPY /path/to/algorithom /path/to/algorithom
resim作业的运行结果输出的目录，例如/tmp/output tmp_dir: 供resim作业存放临时文件的目录，例如/tmp/workspace 用户的resim作业需要输出的文件类似如下结构： |--- /tmp/output 环
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