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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。
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。
由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、
可用性。本章主要阐述Octopus服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 Octopus服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时检测主机层、应用层、网络层和数据层的安全入侵行为。
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
自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。
3D2D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时，经常无法甄别物体的类型，但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测，则可以由3D扫描确定目标大致位
自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。
自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文件导入：单击“选择json文件”，可选择本地的json文件，直接导入标签。
assign_init_position支持设置绝对位置和相对位置，设置相对位置时使用修饰器（position）和修饰器（lane）来给出相对值。 当初始位置需要车辆转换朝向时，通过设置pose_3d的orientation来设定朝向，以与所在车道朝向一致，例如车辆所在车道和road0呈90°夹角时，设置orientation的yaw为1
束时间戳”。 tag_name：标签名对应Octopus平台标签管理模块内的标签，没有预先创建的标签会自动创建。 start,end：开始和结束时间戳指定该打标片段的时间范围。 folder：目录名指示OpenData数据包内的特定数据目录，对应为某个传感器。如果需要在相同时间片
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
标注管理：提供项目外的可视化的标注物管理，支持自定义创建多种标注物的形状和颜色，可用于预标注和人工标注指定物体，或自定义算法模型中关联特定标注物。 模板管理：提供预标注模板和人工标注模板，用户可根据需求选择。 脚本管理：用户可以根据自身业务的需要创建标注脚本，推送和拉取对应引擎的镜像，用于标注任务。 用户管理
标签管理 标签管理中的标签分为平台内置的场景挖掘标签和用户自定义标签。平台内置标签详情请查看表1 内置标签列表。用户还可根据实际需求，自定义设置需要的标签。当前支持两种方式添加标签：在线创建和文件上传。 表1 内置标签列表 场景挖掘方式 场景分类 子类 标签 内置场景挖掘规则 道路
观察并记录容器的CPU以及MEM占用情况，假设最大占用情况为： CPU：25.00% MEM USAGE：256MiB 根据上述信息，可以稍有余量的设置CPU和内存： CPU：25%的CPU使用率意味着容器使用了0.25个CPU核心，因此可以设置CPU为0.3核。 内存：256MiB，因此可以设置内存值为300MiB。
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":
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":
复制属性 Ctrl+V 粘贴属性 Shift+Z 撤回上一步操作 S 保存本页标注 1 绘制点 2 绘制实线 3 绘制矩形 G 快捷添加分界线和点 D 全局标注，D启用，选中标注物后i添加 L 隐藏标注 > 勾选审核通过并切到下一页 父主题： 标注样例
户需保证镜像内已创建ma-user用户，且训练过程中使用到的python环境或其他依赖对ma-user具有权限，以下分别从“从0到1构建”和“从已有镜像”迁移两种方式说明。 从0到1构建训练镜像 用户可以docker run -it {image-id-or-name} bash
xml”文件，即可查看下载下来的“osgb”以及“xodr”文件所在路径。 图5 文件所在路径 保存场景 Octopus平台支持用户在仿真器上利用ScenarioEditor和RoadDesigner模块，共同完成对道路交通场景、车辆传感器等自定义设计，并保存在场景库中，操作步骤如下： 单击进入在线仿真页面，选取场景保存路径。
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