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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。 是，请执行步骤2。 否，请执行步骤3。 如能访问OBS，单击右
输出结果完成后，作业容器需要在output目录创建一个名为“_SUCCESS”的标识文件，用于通知系统作业已完成。如果作业主动捕获到异常并失败退出，可在output目录创建一个名为“_FAILURE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。 运行完成并上传的挖掘结果可以在“数据场景”模块进行检索、
"test-车道线-test" } } 创建OBS类型的数据集 POST https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/common/datasets { "name" : "数据集-OBS", "description" : "测试数据集-OBS", "label_format"
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
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
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
生成子集，视图：/tmp/dataset-new/6f91947c-cd47-434b-b654-8332da961d7a/dataset/ OBS需通过用户桶的ak，sk依据OBS相关的sdk获取到用户所需筛选的源数据，示例： 图1 示例图1 图2 示例图2 TARGET_RESULT_DIR TA
a_collection.yaml配置文件）。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换OpenData格式时，可用于算子作业输入。 命名规范 用户可将多个数据包存放在同个一级目录下，作为同一批次采集数据上传至Octopus平台。 一级目录的结构可根据业务情况自定义数据包名称，示例参考如下：
训练算法 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。
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
上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换OpenData格式时，可用于算子作业输入。 命名规范 用户可将多个数据包存放在同个一级目录下，作为同一批次采集数据上传至Octopus平台。 一级目录的结构可根据业务
上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数据包，没有转换OpenData格式时，可用于算子作业输入。 命名规范 用户可将多个数据包存放在同个一级目录下，作为同一批次采集数据上传至Octopus平台。 一级目录的结构可根据业务
1617336640 stamp_nsecs: 971891550 timestamp: 1617336640971 obstacle_info { obstacle_timestamp: 1617336640699 id: 6711 x: -123.08731842041016
1617336640 stamp_nsecs: 971891550 timestamp: 1617336640971 obstacle_info { obstacle_timestamp: 1617336640699 id: 6711 x: -123.08731842041016
package_limit 否 Integer 片段所属数据包的返回个数上限，用于按数据包分组时的分页 最小值：1 最大值：200 缺省值：10 package_offset 否 Integer 片段所属数据包的偏移量，用于按数据包分组时的分页 最小值：0 缺省值：0 dpk_id 否 String
PerceptionObstacle { uint64 stamp_secs = 1。 uint64 stamp_nsecs = 2。 uint64 timestamp = 3。 #必选，预测目标的时间戳 repeated Obstacle obstacle_info=
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
删除作业 功能介绍 删除作业 URI DELETE /v1.0/{project_id}/data/jobs/{id} 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 id 是 Long 作业ID 最小值：1
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
数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。
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