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根据下方图像判断标注对象的位置和状态，在三视图中拖拉标注框顶点修改。 图5 点云标注框 联合标注。联合标注分为点云标注以及2d矩形框标注。2d标注与人车标注修改标注框方式一致。 联合标注和点云标注还需添加锚点。单击“添加锚点”（标注类型为联合标注和3D标注，其他标注类型可忽略此步）。
ryboard前先声明将会使用的路网RoadNetwork、参数Parameter，和实体Entities。然后在Storyboard中通过InitActions对实体进行初始化（给定初始速度和位置）。 通过场景故事Story中实体Entities间的每个动作集Act来展开场景。
究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不
注规范和一定验收标准对标注任务能否通过验收进行把关。验收通过，则该标注任务完成。验收不通过，验收员将标注任务退回至绑定的审核员名下，审核员重新审核该任务，再退回至标注员重新标注。根据验收员认领任务所处流程区分验收员是初验员还是终验员（同一验收员不可同时担任同一任务的初验员和终验员）。
下， 能否进行适当的转向和减速避让， 从而保证安全性。 其中主车需要进行避让的前提条件是： 当主车前端与对向行驶的车道纵向距离一定范围内（本设计取10m）， 并且主车与对向车辆的横向距离小于两者一半车宽的和。 当满足该条件后， 如果主车没有进行转向避让和减速避让， 则对应的检测不通过。
计费模式 Octopus当前支持包年/包月、套餐包和按需计费三种计费模式，满足不同场景下用户需求。 包年/包月：是一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算，因此在购买之前，用户必须保证账户余额充足。 套餐包：一种预付费模式，即先付费再使用，您可以根据实际需求购买套餐包获取更多的优惠。
true, #是否有效，包含“true”和“false”两种 "create_time": 1708657733087, #标注的创建时间 "difficult": false, #是否难例，包含“true”难例和“false”非难例 "label_counts":
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镜像仓库版本号。如需修改镜像，image_repo_id需同时传入 最小值：1 config 否 DataProcessorConfigRequest object 算子配置，更新command参数时，config必传 表4 DataProcessorConfigRequest 参数 是否必选 参数类型 描述 command
故障恢复 Octopus全球基础设施围绕华为云区域和可用区构建。华为云区域提供多个在物理上独立且隔离的可用区，这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区，您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基
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。
练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用的界面和工具，帮助用户轻松配置和管理多机分布式训练任务。用户可以根据实际需求选择合适的节点数和GPU卡数，灵活调整训练环境，实现高效的分布式训练。 八爪鱼自动驾驶平台支持多种规格，用户可根据
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
04 # 2、安装python环境 如果使用其他方式安装，可替换 USER root RUN apt update && \ apt install python3 python3-pip -y && \ # 可选，安装opencv库时需要安装以下依赖，缺少其他库请按实际需求添加依赖
费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理 > 流水和明细账单”查看费用账单，以了解自动驾驶云服务某个产品在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后，会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核，并将审核结果和审核所用的审核规则按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的审核结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件
泛化场景 创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器B。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
如果使用了第三方的需要编译的算法库，将编译脚本或编译产物或依赖库添加到算法文件根目录下。推荐将通用依赖编译安装操作放在算法绑定的用户自定义镜像。 算法训练运行态不支持动态联网安装依赖，包括但不限于apt/apt-get/pip等命令，建议提前安装在自定义镜像中。 相关参数说明 表1 相关参数说明 名称 环境变量 默认值
2D预标注当前支持目标检测、车道线检测和语义分割（混合）多种预标注功能。其中，目标检测主要用于鱼眼图片的预标注；语义分割（混合）不仅支持鱼眼图片，还支持普通图片的预标注；车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您也可以通过修改“当
训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本，一般不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。 推理服务：将模型部署为在线服务进行推理。
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