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101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP的新版本协议。 201 Created 创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求,但未处理完成。
否,请根据“如何管理访问密钥”操作指导更换为当前账号的AK/SK。 请确认当前账号是否欠费。 是,请给账号充值。操作指导请参见华为云账户充值。 否,且提示资源已过保留期,需要提工单给OBS开通资源。 父主题: 其他常见问题
信号查看器 评测任务运行过程中,将一些衡量自动驾驶质量的关键指标,如速度、加速度等数据在仿真场景中变化量绘制成图表,便于用户直观考量规控算法的控制质量。用户也可将业务所需关注的数据集合成新的图表,对比查看。 查看器一次只支持载入5个任务场景,页面最多支持5个框图展示,一个框图最多支持
访问Octopus时,需要先切换至授权区域。 图1 权限授权 IAM在对用户组授权的时候,并不是直接将具体的某个权限进行赋权,而是需要先将权限加入到“策略”当中,再把策略赋给用户组。为了方便用户的权限管理,各个云服务都提供了一些预置的“系统策略”供用户直接使用。
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示: 父主题: 数据提取作业
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示: 代码文件命名为ros_hard_mining.py。 父主题: 难例挖掘作业
2D3D关联标注任务 2D3D关联任务是指根据标注规范将待标注点云图像和图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注,然后自行关联。 图1 2D3D关联标注任务 绘制对象 单击2D3D关联任务,单击任意一帧,进入人工标注。 左侧工具栏“2D3D互转开关”,开启状态下,平台依据新建的
109004 The job status is abnormal 作业状态异常 请稍后重试 403 octopus.109008 The user is different from the processor creation user 当前用户与创建该算子的用户不一致 请切换账号后重试
审核操作指导 审核是检验标注任务质量的一个手段,审核的方式是从标注任务中抽取一定比例的图片,通过被抽取的图片标注准确率判断该标注任务整体准确率,该标注任务是否通过审核。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签,单击项目名称。 选择“批次任务列表”,单击批次任务
语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务,单击任意一帧,进入人工标注。 单击左侧标注工具栏,选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物
评测任务 Octopus平台提供对评测任务的管理,包括创建、删除、停止评测任务的操作。在评测任务页面, 实时显示多条评测任务的状态、任务创建时间等信息。评测任务创建完毕后,触发任务。评测任务结束后会生成评测任务结果文件,详细展示模型的各项评测指标得分。 创建评测任务 评测任务与评测参数和数据集有关
资产识别与管理 资产识别 用户在数据资产包括用户上传的数据集以及用户提供的一些个人信息。 数据资产包括但不限于文本、图形、音频、视频、照片、图像、代码、算法、模型等。 资产管理 对于用户上传至Octopus的资产,Octopus会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产,Octopus
流程指引 本文旨在帮助您了解Octopus仿真服务入门使用的基本流程,帮助您更快上手Octopus仿真服务。 操作流程 Octopus仿真服务的流程如图1所示。 图1 Octopus仿真服务全流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 镜像仓库 镜像仓库 平台为用户提供了自定义镜像功能
创建项目 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。 在左侧菜单栏中单击“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。 图1 创建项目 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
数据资产简介 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
人工标注操作指导 本节主要介绍Octopus标注平台的标注界面操作(以图片和3D点云为例),标注任务的详细操作指导请参考标注样例。语言标注任务的详情操作指导请参考语音标注任务。文本标注任务的详情操作指导请参考文本标注任务。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目
3D2D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
实时评测和延时评测介绍 实时评测 图1 实时评测 实时评测的基本架构如上图所示,实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据,每接收一帧数据,就调用一次评测函数,在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤: 代码内实现与仿真器的通信,实时接收仿真器的帧数据
关系管理 前提条件 项目的数据类型为“文本”或者项目类型为“地图标注”时,需要创建关系,并对关系进行管理。 创建关系 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签,单击项目名称,进入项目内任务列表。 选择“关系管理”页签,单击“创建”,填写创建信息。 名称:
与datahub对接的算法镜像制作 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。如下图所示: 图1 算法镜像 具体grpc连接datahub