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3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域,开通“2D图像生成”服务,具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 选择“3D预标注”页签。 单击右上角的“添加文件”。
示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段,分别运行不同的功能,详见注释。 运行前准备: 解析点云消息: 解析gnss消息: 写opendata_to_platform.yaml文件: 父主题: Rosbag转OpenData作业(数据回放)
基本概念 抽帧 抽帧是将解压后的Rosbag数据,抽出单幅画面,生成图片数据或者视频数据。 自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据,车企需要对这些数据高效处理与分析,因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析,抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类
开通合规脱敏服务 在使用数据合规脱敏能力之前,需先开通合规脱敏服务。合规脱敏支持人脸,车牌,点云,GNSS,高程脱敏能力。开通合规脱敏服务后,会根据处理脱敏数据量按需计费,您可以在费用中心查询费用账单。 开通服务 登录Octopus服务平台,在左侧菜单栏中单击“总览”。 单击按需
标注工具和快捷键说明 标注平台提供多种标注工具和隐藏快捷键,满足不同标注任务所需,提高标注效率。 2D标注 2D标注任务较多,类型多样,故平台开发多种标注工具,辅助标注工作,提高标注人员标注效率。 表1 标注工具说明 一级图标 二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 拖动标注框。
数据集管理 数据集建成后,在“数据集”列表,可对数据集进行以下操作。 表1 数据集列表相关操作 任务 操作步骤 查找数据集 在搜索输入框中输入搜索条件,按回车键即可查询。 查看数据集详情 在“数据集”列表,单击目标数据集名称,查看数据集详情、数据预览、版本管理,详情请参考数据集详情。
Octopus开发基本流程? Octopus是一站式自动驾驶开发平台,从数据收集上云,到自动化处理数据,自动或手动标注数据,创建并增量更新数据集,并将数据集用于模型训练,以及基于特定场景的在线仿真,用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
创建项目 项目内包含多个标注任务,在创建项目时需绑定标注团队,指定团队完成项目内的标注任务。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签,单击“创建项目”,参考下表填写项目信息。 图1 创建项目 表1 标注项目参数 参数 说明 项目名称 项目名称不支持自
仿真服务简介 Octopus仿真服务支持多种功能操作。包括用户在云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务,基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景,规控算法工程管理,多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线
工作空间简介 在使用Octopus自动驾驶云服务之前,如果您想实现资源隔离管理,您可以创建工作空间,实现资源隔离。 default工作空间为系统预置,Public授权类型,无法创建、编辑和删除,默认为主工作空间。 创建不同的工作空间后,您可以在控制台左侧导航栏中,单击“当前工作空
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理,并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径,将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外,还可包含一些
数据批导简介 在使用平台进行自动驾驶开发时,首先需要用户把原始数据上传至Octopus平台,即数据上云。下文介绍了数据导入任务的三种方式,帮助用户把车载平台输出的数据上传至Octopus平台上。 对象存储导入数据:用户需先将数据包上传至对象存储桶(可自定义)中,再导入到Octop
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消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选,如使用该数据类型,则不可缺少
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选,如使用该数据类型,则不可缺少
批量仿真调优 仿真服务可以提供基于云资源的大规模并行仿真。仿真过程中,涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用,可以尽可能的提高资源利用率,进而提高仿真测试并行度,增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时,需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影
模板管理 在进行自动驾驶模型训练过程中需要大量有标签的图片或视频数据,因此在模型训练之前需要对处理完的数据进行各类标注,进行场景识别。Octopus提供预标注功能,支持部分预标注模型,能够节省70%的人力成本。也提供人工标注功能,用户可以针对未标注数据在线手动标注或预标注后人工确
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核,并将审核结果和审核所用的审核规则按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径,将每帧数据的审核结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前,请仔细阅读本章节,确保上传数据格式符合平台要求,有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式:Rosbag包+与数据包同名的yaml文件,单包上传大小小于100G。 转换后数据格式:OpenData格式(内必含O
个人数据说明 Octopus自动驾驶服务平台在自动驾驶开发的过程中,在以下场景中需要您同意授权我们收集和使用您的内容数据,其中可能包括个人信息或个人敏感信息,对于这部分数据您有义务根据所适用国家的法律制定必要的用户隐私政策并采取足够的措施以确保用户的个人数据受到充分的保护。 表1