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数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。
算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 仿真服务 在线仿真 仿真算法 评测管理 场景管理 并行仿真 智驾模型服务 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 智驾模型管理 配置管理 镜像仓库 集群纳管 工作空间 01 了解 弹性云服务器二（Elastic Cloud Serve
会根据lead_vehicle的位置更改主车Ego的速度。 使用xyz坐标创建终点时，由于匝道地图泛化会使终点偏移，建议在创建测评任务时为检测终点设置合适的半径，例如"到达半径5m"。 地图文件（odr） scenario Split: m_scene: scenery
"label_meta_name": "大型车", "label_meta_id": 493 } ] } 示例推理文件 3D目标检测-Octopus推理.json { "frame_id": 0, "labels": [ { "label_meta_name":
"labels":[], "labels_ext":{ } "predict_labels":[] } 以2D目标检测为例，完整json结果文件样例如下： { "labels": [ { #1. 此对象的标注信息（直接从源数据labels
该字段用于保存每个大类和子类评测指标的通过/未通过/无效的结果状态。 其中无效状态表示该指标在特定场景下是没意义的，如在没有交通灯的场景下，主车在交通灯前的行为检测是没有意义的。 source 是一个Source枚举类型，表示该评测算法的结果来源类型。 source共有6种类型，具体参考source。
"labels":[], "labels_ext":{} } 不同类型的任务对象基本信息所需格式不同，具体如下所示： 2D目标检测： labels中保存每个预测对象的基本信息，每个基本信息格式如下所示。 { 'label_meta_id': 168, #
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