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内置场景挖掘规则 内置场景挖掘算法都是基于规则进行片段挖掘。平台支持的内置场景挖掘规则如下： 道路---道路环境---高速 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为motorway 道路---道路环境---城市快速路 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶
总览”。 单击“购买服务”。 选择需要购买的服务基础版（以购买“八爪鱼自动驾驶云服务-基础版”为例），配置购买时长、购买个数、是否自动续费和仿真器类型。 购买了八爪鱼自动驾驶云服务-基础版后，不支持再购买其他云服务基础版。 购买了单独云服务模块基础版，不支持再购买八爪鱼自动驾驶云服务-基础版。
选择数据集：用户选择评测使用的数据集。如果选择内置评测选项，数据集不支持视图格式。选择数据集时无法预览到视图数据。 选择自定义评测和内置指标评测（“自定义评测”和“内置指标评测”至少选择一项）。 图3 选择自定义评测和内置指标评测 自定义评测： 评测脚本：可选，如果用户有其他自定义评测脚本，可勾选该项将选择的脚本
main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据标记”，“数据集”，“数据回放”，“回放仿真”，“数据图表”和“数据脱敏”。 数据标记：用于场景挖掘作业（Rosbag to场景片段）。 数据回放：输出结果是OpenData格式（Rosbag to OpenData）。
预测算法：可显示或隐藏除主车以外，他车的朝向前的行驶轨迹。 定位算法：可显示或隐藏主车的定位（通过算法计算出的信息）和真值（实际信息）的坐标信息。 规控算法：可显示或隐藏“主车局部规划轨迹”和“主车全局规划轨迹”。 高精地图：显示“路面”、“车道线”、“车道参考线”、“中心车道线”、“交通信号”，可控制对应功能显示或者隐藏。
可自定义，将该文件置于模型目录下。 为了显示以上文件的使用流程，可参考如下图示： 图1 使用流程 模型文件基本要求 模型文件通常包括模型图和模型权重文件，具体内容视用户算法决定，无其他要求。如果需要使用内置指标计算，则需满足以下条件： 自定义模型包中必须包含推理启动文件以及自定义
main.py”。可以参考算子示例中各算子的启动命令。 输出类型 可选择“数据标记”，“数据集”，“数据回放”，“回放仿真”，“数据图表”和“数据脱敏”。 数据标记：用于场景挖掘作业（Rosbag to场景片段）。 数据回放：输出结果是OpenData格式（Rosbag to OpenData）。
需要在Dockerfile文件中添加uid为1000的用户ma-user和gid为100的用户组ma-group。如果基础镜像中uid 1000或者gid 100已经被其他用户和用户组占用，需要将其对应的用户和用户组删除。制作开发环境的自定义镜像时，基础镜像需满足如下规范： 使用Dockerhub等官方源发布的镜像。
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
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。
标注类型：预标注，该标注模板用于预标注任务。 数据类型：根据模板包含的样本类型选择图片、3D点云、音频或文本。 模型来源：根据模型的来源来选择。 标注模型：选择模型和版本。 模板标注物：展示模板标注物。 已选标注物：展示已选标注物。 标注：从下拉框中选择符合用户业务所需的标注物。用户可自定义添加标注物以满足业务所需。
用户的作业容器需要解析rosbag，并将转换结果输出到output目录，结果示例如下： 图1 output目录 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform
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