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重叠框选择功能 如果出现框完全覆盖无法单击框的情况，可以通过选择标题头位置来选择对应的框。 图11 重叠框选择功能 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
输入长度不能超过256个字符。 完成模型配置。 图1 模型配置 模型级别：可选择“初始模型”和“迭代模型”。“初始模型”为Octopus平台提供的内置模型，“迭代模型”是用户二次微调后的模型。 输入模型：选择需要进行微调的模型和版本。当前支持2D预标注模型进行模型微调。 输出模型：模型微调后存储的模型仓库。
json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。如果需要json文件中已有的标注信息在平台上直接展示，则label_counts里面的标注物名称、描述、形状、额外属性需要和创建任务使用的平台标签信息保持一致。示例如下： {"label_counts" : [ #标注对象类型的个数统计
基本信息：场景名称、创建时间，解析状态等信息。 场景参数：包括动态场景、静态场景信息，可单击文件列表后的“下载”或“替换文件”，将文件下载本地或替换场景文件。 泛化任务：平台支持逻辑场景生成泛化任务，具体操作参考泛化任务。 场景预览：根据场景文件的不同情况，场景预览会以不同的方式呈现。详见场景预览。 场景预览
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。
认属性错误，单击即可选择属性。 修改对象ID。 右键单击目标图形，可以在对象ID栏手动输入数值来修改ID。 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 空格键 多边形闭合。 X 多边形共边。
勾选框，单击“删除”，对泛化任务批量删除。 删除后不可恢复，请谨慎操作。 被批量仿真使用的泛化场景不允许删除。 敏感性分析 Octopus平台支持基于参数组合、回归训练、敏捷性评定三个参数空间分析得到的敏感性分析结果，主要对逻辑场景的参数空间进行敏感性分析。在泛化任务完成的批量仿
据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。
junction_type junction（交叉口）类型，用于静态场景的junction场景 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") crossroad：十字路口 T-junction：丁字路口
查看回放：场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景，则支持回放场景。仿真场景在操作栏单击“回放”，选择进行3D回放进行在线仿真回放，具体操作参考场景回放。 历史结果对比：平台支持多个历史结果进行对比，具体操作请参考历史结果对比。 算法日志下载：用户可将仿真任务的日志下载至本地查看。 自定义算法支持下载日志，内置算法不支持日志下载。
人和交通信号等。目前可感知的物体类型请见感知物体类型。鼠标移动至道路时，道路会变红。遇到信号灯，车辆会按照红绿灯指示行驶。 5 添加窗口 平台支持通过关闭窗口和“添加窗口”自定义选择窗口，在3D回放界面进行显示： 单击“添加窗口”选择需要添加的窗口名称，3D回放界面即可添加新的窗
静态场景组成 静态场景提供了4个种子场景，静态场景的生成和泛化都基于这些种子场景。 四个种子场景分别为： straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 父主题： 静态场景（地图）
#自定义库（可选，名称可自定义） ├─ __init__.py #自定义库 - > python库 ├─ tensor_define.py #自定义库 - > python库文件
和触发条件（acceleration）。如果不满足等待时长或触发条件，后续动作将无法执行。 使用wait来设定触发条件condition时，必须在serial下执行，否则wait无效。 触发条件（elapsed） 使用wait elapsed(time)的方式设定等待时间，不返回值。 使用方法：经过设定的等待时间后，触发动作。
DATA_DESENSITIZATION(数据脱敏) TRAINING_TRAIN(训练任务) TRAINING_EVALUATE(模型评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) ANNOTATION_MANUAL(人工标注) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_SEGMENTATION(交互式分割)
lane_width: length = [3m, 4m] my_road_aids_type: road_aids_type == "DType-1" m_straight: merge = m_scene.create_merge(lane_width:
mport-records octopus:dataImportRecord:list √ √ 创建数据包导入任务 POST /v1.0/{project_id}/data/import-records octopus:dataImportRecord:create √ √ 获取导入任务详情
DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook)
DATA_CONVERSION(数据转换) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_INSPECTION(预审核) TRAINING_TRAIN(训练/评测) TRAINING_COMPILE(模型编译) TRAINING_DEV(开发环境) TRAINING_NOTEBOOK(Notebook)
DataJobLogDetailPayload object 实际返回信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 DataJobLogDetailPayload 参数 参数类型 描述 item DataJobLogDetail object 日志详情
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