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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、PyTorch等，并提供简单易用
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
标注流程 训练模型 训练算法 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
欠费与到期 如下图所示，包年/包月资源各个阶段的状态。购买后，在计费周期内资源正常运行，此阶段为有效期；资源到期而未续费时，将陆续进入宽限期和保留期。 当您的账号欠费后，资源不会立即停止服务，资源进入宽限期。在宽限期内客户可正常访问和使用此服务资源。 如果您在宽限期内仍未续费服务
约束与限制 您能创建的云服务器的数量与配额有关系，具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
资产识别与管理 资产识别 用户在数据资产包括用户上传的数据集以及用户提供的一些个人信息。 数据资产包括但不限于文本、图形、音频、视频、照片、图像、代码、算法、模型等。 资产管理 对于用户上传至Octopus的资产，Octopus会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产，Octop
身份认证与访问控制 身份认证 用户访问Octopus的方式有多种，包括Octopus控制台、API，无论访问方式封装成何种形式，其本质都是通过Octopus提供的REST风格的API接口进行请求。 Octopus的接口均需要进行认证鉴权以此来判断是否通过身份认证。通过控制台发出的
与datahub对接的算法镜像制作 如图所示，算法与仿真平台datahub通过grpc连接，通过接收osi数据作为输入，并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb，用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。
触发器与触发条件（Trigger and condition） 用户可以使用wait+触发条件的方式来设置动作的触发条件condition，可以使用的触发条件有：触发条件（elapsed） 、触发条件（object_distance）、触发条件（point_distance） 、
如何查看Octopus与OBS桶是否在同一区域？ 在使用Octopus各功能时，如创建训练作业、创建数据集等，涉及到需要指定OBS目录时，都需要保证此OBS桶与Octopus在同一区域。 查看OBS桶与Octopus是否在同一区域 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。
提示“上传的AK/SK不可用”，如何解决？ 问题分析 AK与SK是用户访问OBS时需要使用的密钥对，AK与SK是一一对应，且一个AK唯一对应一个用户。如提示不可用，可能是由于账号欠费或AK与SK不正确等原因。 解决方案 使用当前账号登录OBS管理控制台，确认当前账号是否能访问OBS。
在双向车道路上， 会存在主车与对向车辆存在横向冲突的情况， 应对对向车辆冲突行驶检测的目的是判断主车在这种情况下， 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。
管理项目 项目需绑定管理员所在团队。 团队管理员管理项目步骤与平台管理员一致。 详细步骤请参考项目管理。 父主题： 团队管理员
支持云审计的关键操作 通过云审计服务，您可以记录与Octopus相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 云审计服务支持的公共服务关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 新增纳管集群 octopus addCluster
项目内标注物管理 项目内标注物管理展示该项目下创建的标注物，只与该项目关联。 创建标注物 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，进入项目内任务列表。 选择“标注物管理”页签，单击“创建标注物”，填写相关信息。 图1 创建标注物 表1 标注物参数
line右侧的lane id由0逐渐递减，左侧的lane id由0逐渐递增。 当主车前进方向与道路的方向相同时， 使标记值flag=1， 当主车与道路前进的方向相反时， 使标记值flag=-1。 当flag与主车所在的lane id的乘积大于0时， 则可以判定主车发生逆向行驶。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：暂无。
碰撞时间（Time to Collision）检测 碰撞时间检测的目的是判断主车在行驶中与其他交通车的碰撞时间是否过小。 碰撞时间是指主车与引导车的相对距离除以主车与引导车的相对速度。 即使主车未发生碰撞，当碰撞时间过小时，发生碰撞的风险太大，这样也是不合理的。 当碰撞时间小于某一阈值（该阈值可用户自定义，本设计默认取1
车辆名称、标定ID、驾驶模式、采集站点、驾驶路线、采集时间、和总数据量以及各类传感器采集的数据量。 如果数据包异常，一般是由于与数据包同名的yaml文件配置错误，可参照与数据包同名的yaml配置文件说明 ，修改文件内容，再次创建数据收集任务。 数据处理算子未运行完毕，不可回放。 父主题：
其他权限 团队管理员的其他管理权限步骤与平台管理员一致，具体请参考以下： 标注物管理请参考标注管理。 标注模板管理请参考模板管理。 标注脚本管理请参考脚本管理。 父主题： 团队管理员
红灯前行为（Run Red Light）检测 红灯前行为检测的目的是判断主车在遇到红灯时能否在停止线前停车， 并且与停止线的距离保持在合理的范围。 判断能否在停止线前停车是指当主车前端超出停止线后， 主车速度大于零时， 则主车没能在停止线前停车。 这要排除主车在非箭头红绿灯右转的情况。
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