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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、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
训练服务简介 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从
标注工具和快捷键说明 标注平台提供多种标注工具和隐藏快捷键，满足不同标注任务所需，提高标注效率。 2D标注 2D标注任务较多，类型多样，故平台开发多种标注工具，辅助标注工作，提高标注人员标注效率。 表1 标注工具说明 一级图标 二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 拖动标注框。
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
华为云：负责云服务自身的安全，提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS各类各项云服务自身的安全，涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身，也包括运维运营安全，以及更广义的安全合规遵从。
自动驾驶云服务适用于您的子用户是可控的、可信任的场合，不适用于子用户不可控、不可信的场合，例如您授权其他客户作为子用户共同使用自动驾驶云服务的情况。请确保您的子用户是可控和可信任的。 计算资源：您在自动驾驶云服务中订购的通用处理节点、AI处理节点。 容器化处理作业：数据处理任务、标注任务、训练任务、推理任务、并
评测管理：支持内置评测配置和自定义评测镜像，对仿真任务中的算法展开评测。 场景管理：包含场景、场景库、逻辑场景、逻辑场景库、测试用例、测试套件等。支持页面上传、泛化、在线仿真编辑等场景录入方式，支持地图、场景的在线预览，并支持场景标签等功能。 任务管理：选择仿真算法和仿真场景创建仿真任务
于，则主车进行了避免碰撞的响应措施。 另外，对于车的车碰撞，本设计根据碰撞方位进行了细分。 当主车和发生碰撞的副车的夹角在或者内，并且主车位于副车后方，则认为发生追尾碰撞。 当主车和发生碰撞的副车的夹角在或者内，并且副车位于主车后方，则认为发生被追尾碰撞。 当主车与副车的碰撞夹角在内时，则认为发生正面对碰。
跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的
跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源，Octopus依托华为自研软硬件能力提供的强大算力支持，满足每天百万公里仿真测试和算法训练。 自动化标注 自动驾驶算法的持续提升依托于持续增加的
true, #是否有效，包含“true”和“false”两种 "create_time" : 1683185878405, #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"
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。
）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
限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。 为了支持客户对Octopus的权限做精细化控制，提供了3个方面的能力来支撑，分别是：权限、委托和工作空间。下面分别讲解。 理解Octopus的权限与委托 如果您需要对华为云上购买的Octopus自动驾驶云服务资源，给企业中的员工设置不同
创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 训练算法 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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。
作业队列 平台为算子作业、内部作业和脱敏作业提供作业队列的功能，用户可在此查看任务队列，同时支持对任务优先级的调整。 其他租户的队列作业不允许操作。 在左侧菜单栏中单击“数据服务 > 数据处理”。 选择“作业队列”页签，可根据作业类型（算子作业或内部作业）查看作业。 图1 作业队列
景”。 图2 批量生成仿真场景 编辑仿真场景信息。 图3 生成仿真场景 任务类型：仿真场景生成。 仿真器：可选择仿真器A和仿真器B。 生成路径：可选仿真场景库和通用存储，此处选择仿真场景库。 优先级：当前支持S、A、B、C、D。级别顺序为：S > A > B > C > D。 场
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。
选择“数据包”页签，默认显示数据包列表。 图1 数据包列表 表1 数据包列表相关操作 任务 操作步骤 切换视图 单击列表左上角“切换视图”，数据包可以由列表和图表两种视图相互切换。 数据日历 单击“数据日历”，选择年月份，日历中显示代表当日场景片段的色块。 图2 数据日历 单击色块，在下侧展示采集车辆的采集信息。
场景文件版本：选择OpenSCENARIO 2.0.0。 动态场景文件：仿真场景动态描绘文件（文件格式为“.osc”）。 地图文件：开放格式和实际上的公路网络在驾驶模拟应用程序中的描述标准或者使用DSL语言描述的逻辑地图（文件格式为“.xodr”，“.odr”）。 添加地图文件为“
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