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语义分割2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
语义分割3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.pcd | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
pb”，需要通过编写自定义脚本加载并使用。自定义模型文件的存放位置及名称可自定义，可以将相关模型文件保存至子文件夹中，也可以保存至根目录下。 父主题： 模型文件说明（训练）
测试套件管理 测试套件模块提供测试套件管理功能，支持对测试套件的增删改查功能。自建测试套件将场景格式相同的测试用例，便于用户进行开发。 创建测试套件 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试套件”页签，单击“测试套件列表”后的“新增套件”。 图1 新增套件 测试
务、自动驾驶标注云服务、自动驾驶训练云服务、自动驾驶仿真云服务、自动驾驶大模型云服务、配置管理服务，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 “一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节，包含数据资产、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus上完
测试用例管理 测试用例模块支持对单个用例的增删改查操作。用户可根据场景类型，本地选择对应的场景文件。用例创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载测试用例，通过仿真器内置算法检验测试用例质量。 创建用例 用例管理 父主题： 场景管理
数据缓存 提供专用高速文件存储功能，加速训练和评测读取数据集的速度。 在数据集列表（数据资产 > 数据集）中，单击操作栏中的“缓存加速”。 在数据缓存界面出现缓存的数据。 父主题： 数据资产
动驾驶标注云服务、自动驾驶训练云服务、自动驾驶仿真云服务、自动驾驶大模型云服务、配置管理服务，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 “一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节，包含数据资产、数据合规、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus
用例编辑中/发布/关闭的使用逻辑： 测试用例在被创建时的默认状态是编辑中，当测试用例中的场景和测试脚本以及其他相关信息都确认达到测试条件时，可以选择发布测试用例，发布后的测试用例才能被用于创建仿真任务，并且用例一旦发布，就不允许删除，从而保证测试结果的可追溯。当发布后的测试用例后续不会再进行测试时，可以选
仿真器：支持仿真器B。 测试套件：可直接选择套件。 测试用例描述：简要描述用例，不包含“@#$%^&*< > \”，不超过255个字符。 选择场景。 选择场景，也可通过场景标签筛选选择场景。 图4 选择场景 单击“创建”，页面提示创建成功，并在测试用例管理页面看到新建的测试用例信息。 测试用例相关操作
模型微调 模型微调是在不依赖训练服务的情况下对模型进行二次训练，达到二次调优的效果。调优后的迭代模型可以在智驾模型管理列表中查看。 前提条件 完成OBS授权委托，具体操作步骤请参考授权操作步骤。 在服务控制台“总览”>“模型微调”，开通“智驾模型微调”服务，具体操作步骤请参考开通智驾模型微调服务。
模板管理 在进行自动驾驶模型训练过程中需要大量有标签的图片或视频数据，因此在模型训练之前需要对处理完的数据进行各类标注，进行场景识别。Octopus提供预标注功能，支持部分预标注模型，能够节省70%的人力成本。也提供人工标注功能，用户可以针对未标注数据在线手动标注或预标注后人工确
数据标注 对数据进行场景标记，用以场景识别并进行模型训练。 难例 难例是模型训练过程中，出错率很高的一部分样本。是数据经过自动标注后，未标注成功或者标注错误的数据，需要通过人工筛选得到。可以通过维护难例集，将这部分样本集中维护，最终重新用于训练，持续提升算法和模型精度。
支持数据预标注功能，节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力
完成项目内的标注任务。 创建项目 标注任务 根据不同角色分配不同标注任务。 标注流程 训练模型 训练算法 创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 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 将标注后的数据根据数据类型、标注、标签等，建立不同种类的数据集，同时支持数据集增量更新，可针对性用于不同算法和模型的训练。 模型训练 基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。
DATA_CONVERSION(数据转换) DATA_RESIM(回放仿真) 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)
Report 表5 云审计服务支持的训练服务关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建训练算法 octopus createTrainAlgorithm 更新训练算法信息 octopus updateTrainAlgorithm 删除训练算法 octopus deleteTrainAlgorithm
研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本
以下操作。 表2 训练或标注模型版本管理相关操作 任务 操作步骤 增量训练 单击操作栏“增量训练”，即可跳转到新建训练任务界面，进行增量训练。 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
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