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类别：可选择“内置”或“用户”，选择相对应的类别。 选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。 资源规格
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置，然后用2D图像检测来识别物体类别。通过3D/2D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 前提条件 在
认证证书 合规证书 华为云服务及平台通过了多项国内外权威机构（ISO/SOC/PCI等）的安全合规认证，用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求，具体请查看资源中心。 图2 资源中心 父主题： 安全
减速度（Deceleration）检测 急转向（Steering）检测 急刹（Emergency Braking）检测 加速度变化率（Jerk）检测 平稳起步(Gentle Start)检测 平顺性（Ride Comfort）检测 乘员舒适性（Driving Comfort）检测 蛇行（Snake
任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。 回放场景。 场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景，则支持回放场景。仿真场景在操作栏单击“回放”
任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。 回放场景。 场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景，则支持回放场景。仿真场景在操作栏单击“回放”
模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题： 模型评测
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
CounterComp="COMP_EQ" Radius="8.0000000000000000e+00" （关键行，检测半径） X="2.4439516235319047e+02" （关键行，x坐标） Y="-9
他车行为---前车行为---切出 检验规格： 检测在主车前方30米范围内的他车切出行为 主车处于直行状态且车速高于10千米/小时 目标车辆与主车横向距离从1米到远离至2米的过程不超过3秒 他车行为---前车行为---静止 检验规格： 检测在主车前方60米范围内、横向±5米范围内且车速低于1m/s的车辆
智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 智驾模型管理
仿真任务详情 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用的仿真算法控制质量如何由多个仿真评测指标从多个角度衡量评判。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。 图2 任务分析 评测项异常分布 在仿真任务详情页的任务分析模块，可查看各评测项异常分布。
"label_meta_name": "大型车", "label_meta_id": 493 } ] } 示例推理文件 3D目标检测-Octopus推理.json { "frame_id": 0, "labels": [ { "label_meta_name":
类别：可选择“内置”或“用户”，选择相对应的类别。 选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。 资源规格
数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。
"labels":[], "labels_ext":{ } "predict_labels":[] } 以2D目标检测为例，完整json结果文件样例如下： { "labels": [ { #1. 此对象的标注信息（直接从源数据labels
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。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模
现象：使用在线仿真功能时，场景损坏导致加载失败，或在线仿真软件所在机器系统发生故障导致数据丢失或其他不可预知问题。 解决办法： 重启在线仿真软件并重新加载场景。 关闭在线仿真软件并重新启动，先单击 √图标，再单击在线仿真软件播放按钮。 图1 在线仿真软件播放按钮 恢复系统镜像至所需版本。 在线仿真所在机
多帧识别相关操作 任务 操作步骤 查看结果 单击操作栏中的“查看结果”，查看多帧识别的详细信息。包括时间、地点、天气和物体等。多帧识别可以检测的类别详见多帧识别场景列表。 删除任务 单击操作栏中的“删除”，删除多帧识别任务。识别任务删除后无法恢复，请谨慎操作。 查询任务 在搜索输
"labels":[], "labels_ext":{} } 不同类型的任务对象基本信息所需格式不同，具体如下所示： 2D目标检测： labels中保存每个预测对象的基本信息，每个基本信息格式如下所示。 { 'label_meta_id': 168, #
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