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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
OBS(对象存储) path 是 String 数据包路径，路径长度不超过255位 ak 是 String ak值，大写英文字母或数字，长度为20位 sk 是 String sk值，英文字母或数字，长度为40位 packages 是 Array of strings 数据包名列表，最多10个数据包
负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。
旋转 旋转90° 旋转180° 旋转点云图像。长按图标或快捷键点云图像会一直旋转。 按照箭头所示方向分别旋转点云图像90度和180度。 顺转：1或左键图标 逆转：Alt+1或右键图标 顺转90°：2或左键图标 逆转90°：Alt+2或右键图标 旋转180°：3 从上至下依次是： 记录位置
数据详情。 数据详细包含了数据集ID、名称、描述的信息。 图1 数据详情 数据预览。 可根据需要选择不同版本，选择路径，预览数据。 图2 数据预览 预览点云数据时，支持放大、缩小、旋转点云图片。 图3 预览图片 待发布区。 图4 待发布区 表2 待发布区相关操作 功能 步骤 添加数据
仿真器的catalog列表中定义，不同仿真器的预定义的catalog内容有所不同，需要在撰写场景文件时确认使用的车型、controller名称在仿真器catalog中已经存在。 name为必选项，initial_bm非必选项。 主车必须命名为Ego，否则仿真器B将无法识别。 例1：主车，指定initial_bm
简称OBS）存储原始Rosbag数据以及预处理后的视频、抽帧图片等数据，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 Octopus各环节与OBS的关系 功能 子任务 Octopus与OBS的关系 数据资产 地图管理 高精地图上传后存储在OBS中。 标定管理
资源占用情况 在任务运行中，资源占用情况模块显示任务占用的CPU、内存、GPU显存利用率、占用率百分比的折线图。默认显示CPU占用情况折线图。 图12 资源占用情况 双击任一图例：显示全部资源占用折线图。 单击指定图例：只显示该图例折线图。 资源占用情况功能模块，需要用户在制作自定义镜像
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，user_password为用户登录密码，cn-south-1为project的名称，如cn
韧性特指安全韧性，即云服务受攻击后的韧性，不含可靠性、可用性。本章主要阐述Octopus服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 Octopus服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时检测
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器中加载场景库中的场景，在线编辑、运行并回放。 单击进入在线仿真页面，单击页面右上方的“加载场景”。 选择加载场景方式。 选择需要加载的场景、泛化场景或测试用例。
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统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。
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负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具（快捷键5，非小键盘）。
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”。 完成文件上传信息。 目标检测 图1 文件上传 预标注功能：此处选择“目标检测”。
n） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。 : B类指标参与评测的总数目。 : B类指标未通过的数目。 另外，A类的扣分函数是：
型生成的2D图像详情页。 图5 2D图像详情 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失效的图片，可选择单击右上角“清理失效图片”，清理失效图片。 终止模型生成2D图像 单击
├─图片2.jpg #点云2对应的同时刻图片，非必有 ├─标注2.json #点云2的所有标注信息，非必有 注：“XX/…/XX/”部分存在嵌套多个文件夹的情况，具体嵌套层数和上传的数据集目录结构有关系。
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