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在线仿真配置 使用在线仿真器，需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器（改成chrome或firefox，使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题）。 图3 修改默认浏览器 父主题： 在线仿真
在线服务 微调后的迭代模型创建在线服务，进行推理，查看预测效果。每类迭代模型，只能同时运行一个在线服务，如果已经存在“运行中”的在线服务，将无法继续创建该类在线服务。 创建在线服务 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 智驾模型管理”。 选择“在线服务”页签，单击“创建在线服务”。
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
在线仿真 使用规范 在线仿真服务集成了一整套完整的仿真工具链，开箱即用。 在使用新的普通用户登录在线仿真时，需修改在线仿真系统配置： 关闭桌面锁屏。 调整屏幕分辨率（默认分辨率不高，可调至适合的分辨率）。 将默认的浏览器更改为Chrome或Firefox。 在线仿真根据用户名称生
描述：数据集内容、用途等的简要描述，不包含“@#$%^&*< > \”，不得超过255个字符。 数据集形式：选择“数据集”。 数据来源：选择“本地”。 数据类型：支持“图片”、“3D点云”、“音频”和“文本”。 数据格式：可选择“Octopus”、“USER_DEFINE”和自定义格式。 标注状态：设置标注状态，支持“未标注”和“已标注”。
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。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。
Octopus服务使用对象存储服务（Object Storage Service， 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
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
"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
次训练，达到二次调优的效果。 场景识别：支持选择本地图片自动识别场景，生成场景信息。 2D图像生成：用户可自定义生成图像的参数，快速生成满足客户需求的2D图像。 2D预标注：支持选择本地图片快速进行标注任务。 服务监控：用户可方便地查看场景识别、2D图像生成、2D预标注的监控数据。
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
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编译任务 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 创建编译任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译任务”页签，单击“新建编译任务”，填写基本信息。 图1 新建编译任务 名称：任务组名称，只能
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
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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
场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情页。 单击数据包信息的“场景挖掘”，后台会自动进行内置场景挖掘。
├─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
自定义属性 数据处理只能识别带有标签的文件数据，进入通用存储后，用户可以给通用存储中的文件添加key-value映射关系的自定义属性。 创建自定义属性 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 通用存储 ”。 选择“自定义属性”页签，单击“创建自定义属性”，填写基本信息。 图1 创建自定义属性
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 单击操作栏的“终止”，即可终止状态为“执行中”的模型。
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