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程,单位m。 vis 主车关键状态量的(如速度、加速度)的时间序列数据,用于前端进行可视化曲线展示。 metrics Octopus内置了一批大类评测指标,并且每个大类评测指标下会多个子类指标。 该字段用于保存每个大类和子类评测指标的通过/未通过/无效的结果状态。 其中无效状态表
post 是 post object POST预签链接信息,用于上传文件。 put_url 是 String PUT预签链接地址,用于上传文件。优先使用POST方法上传。 get_url 是 String GET地址,用于下载文件。 expire 是 Integer 默认失效时间为600秒。
输入输出文件格式要求 输入文件格式要求 输入数据在obs下文件组织形式: |--- Alignment |--- 2023-12-21-02-51-43 |--- images |--- cam-0 |---
目录结构由用户自行决定。 模型推理启动文件实例 如果要将自定义模型用于评测,启动文件请参考如下示例,以2D目标检测为例: # -*- coding: utf-8 -*- """ 用户自定义启动脚本,用于模型评测 """ # 用户推理入口,函数名不限 def
标注类型:人工标注,该标注模板用于人工标注任务。 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。 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。 图3 预标注 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
控制辅助系统激活(Control)检测 控制辅助系统激活用于评价算法是否按照预期激活以下十三项功能: 自动紧急制动 自动紧急转向 倒车自动紧急制动 自适应巡航控制 车道保持辅助 自动驾驶辅助 自动泊车辅助 远程泊车辅助 拖车辅助 城市驾驶辅助 高速自动驾驶辅助 巡航控制 限速控制
平台支持算法创建。用户可通过上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建,创建的算法可用于训练任务中。 添加算法 添加算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。 图1
K对请求数据进行签名验证,用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。如何获取访问密钥AK/SK? 输入的访问密钥和私有访问密钥需要具有OBS服务如下权限: obs:object:GetObject obs:object:PutObject obs:bucket:ListAllMyBuckets
dynamics_shape 表示给定变量随时间或距离的变化.用于动作change_speed, change_lane. dynamics_shape list ENUM_DYNAMICS_SHAPE = ("linear", "cubic", "sinusoidal", "step")
计费概述 八爪鱼自动驾驶云服务是用于开发自动驾驶产品的一站式全托管平台。 Octopus服务的计费方式简单、灵活,根据不同使用场景,您可以选择不同的计费模式和计费项。 通过阅读本章内容,您可以快速了解Octopus服务的计费模式、计费项、续费、欠费与到期和费用账单。 父主题: 计费说明
road_aids_type 匝道类型,用于静态场景的split场景和merge场景 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") DType-1(直接式1): DType-1(
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。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特
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。如下图所示: 图1 算法镜像 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。 父主题:
数据集中必含“.json”文件,用于集合该时间戳已标注点云的所有标注数据信息,包括该点云所在的项目id、数据包id、图片上所有标注框信息等。上传数据集前请保证“.json”文件内容正确。“.json”文件编写的参考样例如下: 3D立方体框数据: 该文件说明适用于3D目标识别,3D目标追踪,3D联合任务。
切割线工具修改多边形。 单击左侧标注工具栏切割线(快捷键8,非小键盘),切割线空格键闭合,切割线绘制完成通过键盘上”m”键可完成切割。 切割线可用于切割多边形不贴合部分,切割线首尾两点与多边形需有交点。 其他常用标注工具。 绘制共边对象:通过键盘上”X”键实现两对象共边。 全局标注:选
滚角,围绕x轴的角度)、pitch(俯仰角,围绕y轴的角度)和yaw(偏航角,围绕z轴的角度)定义的三维角度. 用途:设置实体的朝向角度、用于构成pose_3d. 参数:参数如下表. 表1 orientation_3d参数 Parameter Type Mandatory Description
测主要用于鱼眼图片的预标注;语义分割(混合)不仅支持鱼眼图片,还支持普通图片的预标注;车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务,您也可以通过修改“当前生效在线服务”,修改为模型微调后的迭代模型部署的“运行中”的在线服务。 前提条件
创建内部作业 功能介绍 创建内部作业 URI POST /v1.0/{project_id}/data/system-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id,获取方法请参见获取项目ID 请求参数 表2 请求Header参数
部署模型版本 单击操作栏“部署”,打开部署弹出框,默认选中当前模型版本,部署推理服务。部署任务下发成功后,可以到“训练服务”>“推理服务”,查看部署状态。了解部署推理服务参数信息请查看新建推理服务。 说明: 支持部署的模型要求: 模型仓库用途为训练 模型版本状态为创建成功 打包
细数据,如摄像头录制的图像数据、雷达的点云数据、车辆行驶轨迹等。生成的图片可以直接用于标注。 标注数据 对于图片和点云数据,可以通过自动或人工的方式,标注图像中特定物体。标注后的图片和点云图片可用于模型训练,高质量的标注数据有利于模型精准度提升,并持续迭代。 增量数据集 将标注后