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语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务，单击任意一帧，进入人工标注。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。
单击模型生成的2D图像生成作业名称，即可查看模型生成的2D图像详情页。 图5 2D图像详情 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失效的图片，可选择单击右上角“清理失效图片”，清理失效图片。 终止模型生成2D图像
次为准；待发布数据如果与已发布数据出现重名文件，经md5校验不同后重命名，md5校验相同时不上传数据。 发布版本 单击操作栏中的“发布”，将待发布数据发布为一个正式版本。每个正式版本记录单独的索引文件。 删除数据 单击操作栏中的“更多 > 删除”，删除已添加至待发布区的数据。 日志
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，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。 编译镜像 编译任务 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 编译任务
安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理，包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统，虚拟防火墙、API网关和高级安全服务，各项云服务，租户数据，以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
选择“任务名称”，在搜索输入框中输入搜索条件，按回车键即可查询子任务。 导出批次任务列表 单击页面的“导出”，可按需选择导出项，可将当前页面的所有标注任务导出至本地，以Excel形式查看。 导出任务 单击操作栏中的“导出数据集”，可创建导出任务。 导出单个批次任务 单击操作栏中的“导出任务列表”项目名
Octopus开发基本流程？ Octopus是一站式自动驾驶开发平台，从数据收集上云，到自动化处理数据，自动或手动标注数据，创建并增量更新数据集，并将数据集用于模型训练，以及基于特定场景的在线仿真，用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
快捷键使用说明 Octopus平台提供快捷键使用，用户可以利用快捷键快速完成标注，提高标注效率。 表1 快捷键使用说明 快捷键 功能 ESC 修改状态 2 实线绘制工具 Alt+z 未闭合状态取消上一点 Alt+鼠标左键 去除点 Delete 删除标注对象 Shift+Z 撤回上一步操作
latest_version Integer 最新版本 data_source String 数据来源 枚举值： LABEL(标注) LOCAL(本地) OBS HOUSE(数据仓库) DATASET(数据集) owner String 数据集类型 枚举值： CUSTOMER(自定义数据集)
快捷键使用说明 Octopus平台提供快捷键使用，用户可以利用快捷键快速完成标注，提高标注效率。 表1 快捷键使用说明 快捷键 功能 · 移动 Esc 修改 5 绘制2.5d框 Q 切换上一张图片 E 切换下一张图片 S 保存标注 > 勾选审核通过并切到下一页 Delete 删除 左键 拖动图片
"Person_sitting" ], "only_valid" : true, "hard_mining" : true } 创建本地类型的数据集版本 POST https://{endpoint}/v1.0/{project_id}/common/datasets/61
在同一标注任务中，会有多张图片中存在相似或一致的待标注对象。此时可利用全局标注工具将标注对象添加到全局标注列表中，只要切换图片应用即可，省去重复标注步骤。 添加： 为标注物添加提示信息后自动加入到列表。 列表： 打开全局标注物列表，可对列表中的标注物进行应用、删除、保留ID等操作。
快捷键使用说明 Octopus平台提供快捷键使用，用户可以利用快捷键快速完成标注，提高标注效率。 表1 人车任务快捷键使用说明 快捷键 功能 ESC 修改状态 shift+B 比例尺 ~ 选择移动工具（抓手模式） U、J、H、K 选中边框上下左右微调 Delete 删除选中目标 Q、E
式为：累计工作时长/累计确认有效数。 导出人员标注效率 标注平台支持导出该项目所有标注员，初审员，终审员的标注效率，以Excel形式下载至本地，便于用户查看。单击人员详情页面的导出按钮，即可将当前页面的标注效率导出。 图11 导出人员详细 父主题： 标注项目
root 构建镜像 sudo docker build --no-cache -f Dockerfile -t rosbagmask:0.1 . 本地调试 准备一个待处理的rosbag包。 sudo docker run -v ${HOME}/data/test.bag:/home/main/test
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