创建项目 在左侧菜单栏中选择“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。 表1 标注项目参数 参数 说明 项目名称 项目名称不支持自定义,由需求方、项目类型、预计完成日期以及备注组成。其中,需求方、项目类型以及预计完成时间必填。 标注团队
其中overview中保留总览信息,将字段对象渲染为无边线表格概况信息。content渲染为评测结果内容主体。 内容约定:目前支持的元素包括以下: 段落 { "kind": "Paragraph", "spec": "Test Paragraph!"
2D3D融合预标注 自动驾驶传感器中,各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确,激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时,经常无法甄别物体的类型,但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测,则可以由3D扫描确定目标大致位置
4D分割预标注 4D分割预标注支持对大点云输入文件进行标注。支持的3D预标注类别如下: Pedestrian(行人)、Bicycle(自行车)、Motorcycle(摩托车)、Truck(卡车)、Bus(公交车)、Car(小汽车)、Trailer(拖车)、Construction
Octopus开发基本流程是什么? 问:Octopus开发基本流程是什么。 答: 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
创建项目 Octopus标注平台标注任务以项目形式进行管理,平台管理员根据业务的需求方及不同标注任务类型创建项目。项目内包含多个同类型的标注任务,可根据业务需要在项目内追加任务。平台管理员可将标注项目分配给标注团队完成。 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
数据合规简介 数据合规服务是自动驾驶云服务为用户提供数据硬盘递送、数据监管服务。 支持对上传合规服务的数据包进行脱敏处理,提供合规脱敏能力,支持将数据包中人脸、车牌、点云脱敏。 支持用户使用合规服务创建脱敏算子、下发脱敏任务。 在使用数据合规服务之前,需要先购买合规服务和数据服务。
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,查看数据详情、数据预览、待发布区、版本管理和子集管理,详情请参考数据集详情
使用相对位置时,参考对象reference必须是车辆。 rate_profile只能选择linear或step。
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。这个将影响批量仿真子任务的资源调度
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仿真
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,有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式:单包上传大小小于200GB。 转换后数据格式:OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收数据包(数据包至少需在一层文件夹内
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,有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式:单包上传大小小于200GB。 转换后数据格式:OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收数据包(数据包至少需在一层文件夹内
训练算法 添加自定义算法 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: 在左侧菜单栏中选择“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法的名称和描述信息,其他参数参考如下。 表1 新建训练算法 参数 说明 镜像 选择使用的镜像和版本
Rosbag转OpenData作业(数据回放) 作业输入输出规范 用户完成自定义Rosbag转OpenData算子创建,运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量: rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径,例如/tmp/data/20220620.bag
# host must be "0.0.0.0", port must be 8080 if __name__ == '__main__': # 访问创建推理服务时选择的模型版本文件 torchserve = PTVisionService(model_path=os.getenv
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过指定算法的运行镜像和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。创建训练算法时可根据算法类型单独上传训练文件或将训练文件放置在镜像中,通过选择对应镜像时获取算法文件。 添加算法 准备数据。 准备用途为“训练/评测”的镜像和版本
模型微调 模型微调是在不依赖训练服务的情况下对模型进行二次训练,达到二次调优的效果。调优后的迭代模型可以在智驾模型管理列表中查看。 新建模型微调任务 完成OBS授权委托,具体操作步骤请参考授权操作步骤。 在服务控制台“总览 > 模型微调”,开通“智驾模型微调”服务。 在左侧菜单栏中选择
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