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字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。 图4 Json文件导入 勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务使用声明》”。 单击“创建”，页面提示
字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。 图4 Json文件导入 勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务使用声明》”。 单击“创建”，页面提示
如何解决不小心释放在线仿真机器的问题？ 现象：使用在线仿真时，操作过程中不小心关闭页面、退出登录或释放机器。 解决办法： 再次选择“仿真服务 > 在线仿真”，找到指定仿真机器，单击进入在线仿真页面。 图1 进入在线仿真页面入口 进入仿真机器后，单击等待刷新，约10s后桌面会启动完成。
图1 output_dir的格式 人工打标支持 Input 程序必须能接受task_content_json，该参数以环境变量的形式引入镜像。task_content_json格式为List of Tags。 如果没有tag，为空list。如果只有一个标签，list内只有一个Tag。
数据集来源分如下类型： 本地：直接从本地计算机上传数据集。 需提前准备文件保存至本地，且需满足如下条件： 仅支持上传扩展名为png、jpg、jpeg、pcd、json、yaml、txt、xml、csv、laz、las、bin、npy、wav、flac、mp3、m4a的文件。 单个文件最大为100MB，
数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。
性能表现进行多维度评测。内置评测算法的评测结果按照eva.proto中的定义，序列化成pb文件保存起来。 Octopus仿真平台的前端通过解析评测pb对评测结果进行展示，目前控制台展示主要分为两大方面： 各个评测指标的通过/未通过/无效的结果展示。 仿真过程中关键数据的时间序列曲线图展示。
评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例，覆盖大部分驾驶路况，用户可直接在线使用，持续迭代提升自动驾驶安全性。
详情见镜像制作（标注）。 预标注结果格式说明 推理完毕后，需要按照规定格式组织预标注结果，并保存在特定路径下的json文件中，路径要求见“模型文件基本要求”。 Json文件内容组织结构如下所示，labels字段中保存了每个预测对象的基本信息。 { "labels":[]
预审核结果格式说明 审核完毕后，需要按照规定格式组织预标注结果，并保存在特定路径（TARGET_RESULT_DIR）下的json文件中。路径要求见镜像制作（标注）。 Json文件内容组织结构如下所示，labels字段中保存每个对象的标注信息、审核模型预测信息（predict_infos）
“更多 > 下载”，即可下载脚本。 脚本编辑 单击在线编辑栏的“在线编辑”，可在线编辑脚本，具体请参考评测脚本在线编辑。 评测脚本在线编辑 平台提供脚本编辑器，可在线编辑评测文件。单击评测脚本名称后＂在线编辑＂，进入该脚本的在线编辑页面。界面左侧显示的是该评测文件包内的所有文件，
单击“标签管理”，单击“ 导入标签”。 下载标签模板。 单击 “下载模板”，下载标签文件模板“template.json”。 填写标签信息。 根据模板填写信息，单次只支持导入一个标签文件，但可以在json文件中写入多个标签： [ { "name": "新标签1",
车道线检测标注结果 语义分割（混合） 图3 语义分割（混合）标注结果 （可选）管理相关结果。 修改当前生效的在线服务： 单击当前生效在线服务名称后的“修改”，重新选择在线服务，切换当前生效的在线服务。 下载标注结果后的图片： 2D预标注结果生成后，单击标注结果右上角“下载图片”，可以将标注后的图片下载到本地。
需单独购买license。 自动驾驶仿真云服务-基础版 支持多种功能操作，用户可通过仿真服务完成在线仿真，仿真场景、创建仿真评测任务等。 自动驾驶数据云服务-基础版 具有路采数据解析能力，内置了50+的场景挖掘规则、具有自动驾驶数据回放功能，具有真实场景转仿真场景能力。 自动驾驶标注云服务-基础版
示例代码 以下为主程序文件ros2opendata.py中截取的代码片段，分别运行不同的功能，详见注释。 图4 运行前准备 图5 解析点云消息 图6 解析gnss消息 图7 写opendata_to_platform.yaml文件 构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bi
/label/task-2022/result/data。预标注/预审核结果按照特定格式保存在json文件中。3D数据帧中json文件的路径及命名和点云文件保持一致，2D数据帧中json文件的路径及命名和图片文件保持一致。以上述2D数据帧为例，结果文件组织结构如下所示： TARGET_RESULT_DIR
用户在云上以类似操作远程桌面方式操作图形化界面的仿真软件的在线仿真服务，基于OpenSCENARIO等标准格式的仿真场景管理。泛化大量仿真场景，规控算法工程管理，多场景并行高速运行的批量仿真服务。用户可通过仿真服务完成在线仿真、仿真场景，创建仿真评测任务等。仿真服务开发流程如下。
Path(desens_dir, 'gnss') / f'{gnss_topic}.json'.strip('/'), 'r') gnss_data = json.load(gnss_file) gnss_file.close() Writer
/tmp/data-warehouse/warehouse-dataset/ 注：通用存储可能存在多个索引json文件，需遍历。（file_attributes_1.json, file_attributes_2.json……） Json文件内容示例： OCTOPUS_INPUT_FILTER_PATH_LIST
├─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
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