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据抽取到raw_dir，待系统内置算子脱敏完成，并将脱敏后的数据存放到desensitized_dir后，用户算子根据input_file和desensitized_dir中的脱敏数据生成新的数据文件存放到output_dir。 文件结构如下： -raw --image ---topic0
在特定条件下仿真算法控制质量。 仿真服务场景管理分为三大类型： 场景和场景库。 逻辑场景和逻辑场景库。 测试用例和测试套件。 场景和场景库 其中片段式场景仿真是自动驾驶系统测试的重要手段，当前业内对于片段式场景普遍遵循ASAM主导的OpenX系列标准。OpenSCENARIO对动
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”。 单击“下一步”，添加数据，并勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。
transition函数f(x)=Ax3+B*x2+Cx+D，约束梯度在开始和结束时必须为零。 sinusoidal：变化曲线是一个正弦变迁Sinusoidal transition函数f(x)=A*正弦(x)+B，约束梯度在开始和结束时必须为零。 step：变化曲线是一个阶段变迁Step transition函数。
大导致的过拟合的存在，因此需要一套评价体系，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。
算法通过；因此支持让用户设置各项子指标是否需要预警和期望的预警次数； 默认期望的预警次数为-1，此时只要该预警功能激活至少一次，则评测项通过；当设置期望的预警次数为正数或0时（0代表期望预警功能不被激活），只有当预警功能激活次数和期望预警次数相同时，评测项才通过； 该指标仅对有算
动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 前提条件 开通相应服务并购买套餐包，操作请参考开通智驾模型微调服务、开通我的模型和购买套餐包。 在使用模型微调、2D图像生成之前，需要用户授权访问用户的OBS对象存储服务。
权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 如果您要
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action 否 String 可填值CANCEL_PUSH，表示将“推送中”和“二次推送中”的版本回退到上一个状态。 status和action字段至少填写一项，若两项都存在则action字段生效而忽略status字段 枚举值： CANCEL_PUSH
模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
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
添加框图 选择左侧的数据，右侧将高亮显示对应的数据，内置评测信号参数请参考内置评测信号参数。 图5 评测信号 可根据需要添加数据和框图，也可根据需要选择框图的横向和纵向布局。 单击可删除不需要的框图和数据。单击“清空数据”，可清空页面上所有的数据。 内置评测信号参数 表1 内置评测信号参数
）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3 选择标注 绘制标注形状。 绘制标注形状有两种方法：点式绘制和交互式分割工具，用户可根据需要选择绘制方式 点式绘制形状：通过单击目标对象的边缘，点状连线，获得闭合的多边形，操作如下： 通过鼠标左键单击添
com/octopus-087679f0aa80d32a2f4ec0172f5e902b/image-10001:v1.0 、动作为pull，在本地一台安装了docker软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY
根据参数分布和相关系数进行联合概率分布采样。而离散型参数根据给定的取值列表进行随机采样。 重要型采样 重要性采样是在优化目标边界附近进行采样，利用上一次泛化场景仿真后得到的评测分数进行训练拟合，找到边界后不断在边界附近进行采样。 图3 重要型采样 采样结果 如下图1和图2所示，对
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 子任务 Octopus与OBS的关系
设计取2m/s2）， 则换道时的侧向加速度检测不通过。 对于判断换道持续时间是否合理， 本设计以主车相对车道中心线的偏离横摆角作为换道开始和结束的判定标记， 在换道时刻之前的第一个偏离横摆角小于0.03rad的时间点为换道开始点， 在换道时刻之后第一个偏离横摆角小于0.03rad的时间点为换道结束点。
将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。 AK（Access Key ID）：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK（Secret Access Key）：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。
其他常见问题 如何上传数据至OBS？ 如何查看账号ID和IAM用户ID？ 如何获取访问密钥AK/SK？ 提示“上传的AK/SK不可用”，如何解决？ 如何查看Octopus与OBS桶是否在同一区域？ 如何查看用户拥有的权限？
road_aids_type road_aids_type yes 道路辅助设施类型，匝道分流时匝道和主路的连接方式，目前共有三种：DType-1（直接式1）、DType-2（直接式2）和PType（平行式）。 参数取值范围： lane_width: length = [3m..4m]
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