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repeated VehicleFrame 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
传感器详细数据，如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数据，可以通过自动或人工的方式，标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练，高质量的标注数据有利于模型精准度提升，并持续迭代。 增量数据集
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
repeated VehicleFrame 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
在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务”>“场景识别” 。 选择“单帧识别”页签，单击右上角“添加文件”。 在“文件上传”弹出框中，单击“添加文件”，上传本地图片。只能选择JPG/JPEG/PNG文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000,000像素。 图1 添加文件识别 单击“开始识别”，在识别结果区域查看识别结果。
├─帧目录名称1.json #该标注图片的所有标注信息 ├─帧目录名称2 ├─图片名称2.jpg #对应的已标注图片 ├─帧目录名称2.json #该标注图片的所有标注信息
├─图片1.jpg #已标注图片 ├─labels.json #图片1的所有标注信息 ├─子文件夹2 ├─图片2.jpg #已标注图片
对不同标注任务的操作指导，用户可参考操作指导，依据标注规范快速在平台展开标注。 人车类型图片标注任务 2.5D人车图片标注任务 点云标注任务 点云跟踪标注任务 车道线图片标注任务 语义分割图片标注任务 语义分割点云标注任务 2D3D关联标注任务 语音标注任务 文本标注任务 父主题：
地图场景预览页面 表3 地图场景预览页面详细说明 序号 区域名称 说明 1 地图场景预览区域 鼠标上下滚动，可以放大缩小图片，鼠标左键可旋转图片，右键可拖动图片。 2 交通参与物状态 可根据需要选择显示参与物状态。当前支持的参与物有参考线、车道、车道线、中心车道、信号灯。 3 场景刷新
"size": 0 }, "image_meta_infos": [ #图片属性信息，包含标定项id、图片名称、传感器类型、图片大小、图片源的obs路径url、时间戳 { "id": "3b018a08-caa8-4e8
使用个人数据的场景 数据批导 数据集 通用存储 数据合规递送 收集的个人数据项 路采数据包（含有人像的2D图片，音频或视频） 自定义数据集（含有人像的2D图片，音频或视频） 路采数据包（含有人像的2D图片，音频或视频） 个人数据收集的来源和方式 对象存储导入 本地 标注 OBS 通用存储 数据递送
预审核结束后，单击任务名称后“操作”一栏内的“ 审核”，设置审核比例。 图4 审核比例 单击任务名称，单击任意一张图片，进行人工审核。 审核图片标注符合规范，整张图片无错误，则该图片审核通过，勾选“审核通过”，并保存。 验收 验收员可以认领未绑定验收员的待验收任务，一个验收任务只能由一个
参考算法文件说明。 文件路径只能包含数字、英文、下划线、中划线、点、斜杠和空格，且不能超过256字符。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在算法中定义。如下启动文件和参数列表，仅供参考： 图4 参数列表 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头
培训考试”。 选择“考试系统 > 考试题库”页签，单击“新增”，参考下表填写项目信息； 图1 新增考试题库 考试名称：可自定义考试名称，只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线； 考试描述：输入考试描述，不能包含“@^\#$%&*<>'|"/”，不得超过255； 来源：下拉选择标注项目以及标注任务；
式”来筛选数据包。 查看数据包详情 单击图片下侧的“详情”，可查看数据包详情，具体可参考数据包详情。 数据回放 鼠标悬浮在图片上，单击图片，页面自动跳转至“数据回放”模块，可查看采集车辆的路测数据，具体可参考数据回放。 删除数据包 单击图片下侧的“删除”，可删除数据包。 数据包详情
信息。 数据集治理：支持PB级海量存储。 提供通用存储、模型仓库，方便集中处理数据以及模型信息。 标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。
Octopus数据集格式说明 在上传数据集前，请用户仔细阅读本章节。 图片标注数据集文件说明 点云标注数据集文件说明 音频标注数据集文件说明 文本标注数据集文件说明 父主题： 数据集
算法启动文件说明。 文件路径只能包含数字、英文、下划线、中划线、点、斜杠和空格，且不能超过256字符。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在算法中定义。如下启动文件和参数列表，仅供参考： 图4 参数列表 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头
移动。 Esc 修改。 5 绘制2.5d框。 Q 切换上一张图片。 E 切换下一张图片。 S 保存当页信息。 > 勾选审核通过并切到下一页。 Delete 删除。 左键 拖动图片。 B 快速添加车牌、车轮点。 F 追踪上一帧图片。 U、J、H、K 选中边框上下左右微调。 Ctrl+Z
图1 新建模型仓库 名称：包含中英文、数字、“_”“-”，不得超过64个字符。 描述：简要描述模型，不包含“@#$%^&*< > \”，不得超过256个字符。 选择样本类型和标注。 图2 选择样本类型和标注 用途：选择训练或标注。 样本类型：当前支持图片、3D点云。 标注：从下拉列表中选择标注。
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