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数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍Dockerfile示例。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以数据集自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像，用户可手动制作或拉取官方镜像
构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id
作业输入输出规范 用户完成自定义场景挖掘镜像上传后，在运行作业容器时，Octopus平台会向作业容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: 场景挖掘作业运行结果输出目录
枚举值： DATASET(数据集) SUBSET(子集) source_dataset_id String 子集的源数据集ID latest_version Integer 最新版本 data_source String 数据来源 枚举值： LABEL(标注) LOCAL(本地) OBS
folders: #必填，传感器信息（硬盘递送选填，obs导入和本地直传必填） camera: #camera类型传感器 数量不超过20个
folders: #必填，传感器信息（硬盘递送选填，obs导入和本地直传必填） camera: #camera类型传感器 数量不超过20个
语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮，（快捷键4，非小键盘）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图
内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，智能性，合规性，舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时的时刻点用哪种形式存储起来
处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图表、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据处理”。 选择
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模型文件，其中推理启动文件需要根据Octopus数据格式对推理结果存储为json进行适配，除此之外还可以包含一些其他必要的自定义脚本
枚举值： DATASET(数据集) SUBSET(子集) source_dataset_id String 子集的源数据集ID latest_version Integer 最新版本 data_source String 数据来源 枚举值： LABEL(标注) LOCAL(本地) OBS
点云跟踪标注任务 绘制对象 单击点云标注任务，单击任意一帧，进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“AI标注”（快捷键b）。 图1 选择标注工具 选择标注类别。 标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。 图2 选择标注类别 框选标注物。 图3 框选标注物 调整三视图。 依据标注规范要求
预标注模型文件 预标注模型完成对数据的推理，并将推理结果按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的推理结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。除此之外，还可包含一些其他必要的自定义模型文件
创建团队 Octopus标注服务提供团队管理，为不同团队分配不同项目。未分配到标注项目的团队不能查看该标注项目信息，保证标注任务的私密性及安全性。 前提条件 用户已根据开通账号并创建子账号。 管理员已添加用户，并分配标注平台完全控制权限。 新增人员 在左侧菜单栏中单击“标注服务 >
预审核模型文件 预审核模型完成对已标数据的审核，并将审核结果和审核所用的审核规则按照规定格式放在指定路径中。 模型文件基本要求 自定义模型包通过环境变量获取数据集路径和推理结果存放路径，将每帧数据的审核结果按照规定格式存入规定路径的json文件中。 自定义模型包中必须包含启动文件。
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具（快捷键
人车类型图片标注任务 人车类型标注任务主要是对真实路采图片中出现的人物、车辆等进行标注。 图1 标注示意图 绘制对象 绘制矩形框。 选择矩形图形工具（快捷键3，非小键盘）。 在标注列表中选择需要标注的类别（非必要，也可等标注完成后，右键修改类别）。 单击选择的第一个点，移动鼠标选择需要绘制的第二个
点云标注任务 点云标注任务是指根据标注规范对点云图像中出现的车、人等标注物进行标注。点云距离单位默认为米。 图1 点云标注任务 绘制对象 单击点云标注任务，单击任意一帧，进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“智能缩框标注”（快捷键b）。 图2 选择标注工具 选择标注类别。
工作空间 工作空间简介 创建工作空间 查看授权对象
场景展示 前提条件 符合以下两种条件中的其中之一，即可在此模块查看数据场景片段。 选择自定义挖掘算子（数据标记类型）的作业正常运行完毕（自定义场景片段）。 在源数据包详情界面，手动触发“场景挖掘”按钮，并完成数据场景挖掘作业（内置场景片段）。 生成仿真场景 生成仿真场景必须同时依赖以下两个
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