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平台对接数据格式有哪些要求？ 问：平台对接数据格式有哪些要求。 答： 在使用Octopus平台收集数据前，需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：Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换OpenData格式时，可用于算子作业输入。
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
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
Octopus平台在线仿真模块为用户提供了在线仿真器。单击进入在线仿真器，用户进入机器后，机器显示红色按钮占用，用户退出在线仿真界面不会自动释放机器，会保持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景 Octopus平台支持用户在仿真
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。下文介绍了通过对象存储导入数据的方式，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Oct
指的是数据采集车辆各传感器的原始数据，是使用Octopus平台前的准备工作。当前支持使用Rosbag数据格式收集采集数据。 上传数据 原始数据采集完毕后，在平台上创建数据收集任务，通过多种方式上传数据文件至Octopus平台。 数据处理 通过用户自定义算子对Rosbag数据包进行处理，最
在数据总览页面可查看平台数据服务的统计数据，帮助用户快速了解各项数据关键指标和业务的健康情况。 进入总览数据页面： 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“数据资产 > 数据总览”。 图1 数据总览 表1 总览页面说明 序号 区域名称 说明 1 采集数据统计 平台数据量的统计信息，并图形化展现历史数据趋势。
算法文件说明 上传到Octopus平台的本地算法文件包需要满足Octopus平台要求，本章节介绍算法文件基本要求及相关环境变量说明。 算法文件基本要求 算法文件目录结构可参考如下，需要包括启动文件“xxx.py”（启动文件名可自定义），以及一些必要的训练文件。 启动文件（必选） 算法的启动文件，直接填写相对路径，如
展示。 预标注：预标注模板关联模型，最终调用模型关联的镜像仓库，镜像由用户自行维护上传。 资源规格 当前项目中可用的资源规格，资源规格需要平台管理员在运维配置纳管标注任务用途（人工标注或预标注）的作业集群后创建。 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。
建议对象存储目录选择包含“Rosbag包和与数据包同名yaml”文件夹的上一级目录。 数据包筛选 数据包需包含符合平台要求的传感器数据文件。平台最多支持不超过10个有效数据包。 对象存储访问密钥（AK/SK）需要具有OBS服务如下权限： obs:object:GetObject obs:object:PutObject
概述 Octopus自动驾驶云服务是面向车企、研究所的全托管平台，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 您可以使用本文档提供的API对Octopus自动驾驶云服务平台进行相关操作，如创建、删除、变更等。支持的全部操作请参见API概览。 在调用Octopus自动驾驶云服务器AP
训练服务简介 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，使用成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，
标注服务简介 Octopus标注服务为标注团队提供标注平台管理员、团队管理员和标注任务操作人员（标注员/审核员/验收员）三类职能。三类职能对标注平台的操作权限不同，保证标注任务的数据安全。标注服务管理员根据不同标注任务创建标注团队，分配标注任务操作人员不同职能。创建标注项目，并在
数据导入 对象存储导入数据 把原始数据上传至平台前，可将数据包上传至对象存储中，从对象存储导入平台。操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，选择“数据处理 > 数据批导”。 在“数据导入”页签单击“导入”，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，平台将自动扫描该目录下所有子目录。将此文
在自动驾驶产品的开发过程中，海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能，供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下： 图1 数据服务开发流程 地图管理：支持上传高精地图数据，可用于数据回放、仿真场景等功能。
与datahub对接的算法镜像制作 图1 算法镜像 如上图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接data
管理项目 项目需绑定管理员所在团队。 团队管理员管理项目步骤与平台管理员一致。 详细步骤请参考项目管理。 父主题： 团队管理员
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。
作业总览 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图表、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储和数据场景。 创建作业（数据包） 在左侧菜单栏中，选择“数据处理
作业队列 平台为回放仿真任务提供作业队列的功能，用户可在此查看任务队列，同时支持对任务优先级的调整。 其他租户的队列作业不允许操作。 在左侧菜单栏中单击“数据处理 > 回放仿真”。 选择“作业队列”页签，查看作业。 回放仿真作业队列相关操作 在“作业队列”页签，还可以进行以下操作。
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