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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，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。 处理每帧数据，不断更新评测结果。
"0987b0c0b200f3141fb5c0183e769a32", "0a36a3849b000f5a1fccc01810ad1ffa" ], "range_score": -1.0, "tags": [ 57, 41 ], "labels":
/ LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS b5ecde01ad2d my_container 25.00% 256MiB / 500MiB 25.00% 1.2kB /
测试脚本实现与仿真器中的交通参与物和算法内部数据的交互。 图1 测试用例和测试套件 如上图所述，测试脚本能同时仿真器数据运行时RDB数据和AD算法的内部数据，如通过RDB判断主车与前车距离小于20m，可发送某个控制信号给算法改变esp状态，也可以通过SCP指令控制场景中的副车改变运动姿态。
字段说明见其他相关文档。 自定义实时评测算法的实现有如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器的帧数据，也可同时接收仿真器和AD算法的数据。同时，自定义评测算法也可选择对接八爪鱼提供的Datahub服务，通过Grpc协议，连接`SubscribeGroundTrut
#批次任务ID "project_id": "da7febfd1405496ffd1240e6c17efc0f", #资源域ID "label_mode": "auto", #标注类型：auto和manual两种 "status": "labeled"
Double 创建时间。 最小值：0 updated_at 是 Double 更新时间。 最小值：0 labels 是 Array of LabelBriefSrlz objects 场景所关联的标签。场景标签体系为树状结构，按照OpenLABEL标准进行设计。 gen_scenario
Double 创建时间。 最小值：0 updated_at Double 更新时间。 最小值：0 labels Array of LabelBriefSrlz objects 场景标签。场景标签体系为树状结构，按照OpenLABEL标准进行设计。 gen_scenario String
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八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorc
根据需要，支持回放场景生成其他类型作业的创建。 回放图层 在回放图层区域，可以选择不同图层，多层次观看数据回放视频。增加主车规划轨迹和感知目标预测轨迹，可以直观检验规控算法和控制模型的有效性及准确性。 对比回放源：可选择不同的回放源，进行对比。 摄像头：控制车辆摄像头采集的视频数据显示或隐藏。 主车定位：控制主车定位信息显示或隐藏。
标定管理 标定管理支持车队、车辆，以及传感器标定的配置，用户可自定义管理车队、车辆或传感器标定，方便即时管理车辆以及标定信息。为以后车辆采集数据做更好的铺垫。 车辆管理 传感器标定 标定文件模板 源数据包 在源数据包中对原始数据进行生命周期管理。原始数据包含车辆采集的各类传感器数据信息
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