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采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1
回放”按键跳转到数据包的对应时间点进行回放，长度在10秒到99秒之间的场景片段可以生成仿真场景。选中片段后的预览样本图根据挖掘片段所对应的传感器类型选择相应的传感器样本来进行展示。 示例代码 代码文件命名为ros_hard_mining.py。 作业输入输出规范示例代码如下图所示：
对象的三视图，根据图像判断标注对象的位置和状态，在三视图中拖拉标注框顶点修改。 联合标注。联合标注分为点云标注以及2d矩形框标注。2d标注与人车标注修改标注框方式一致。 联合标注和点云标注还需添加锚点。单击“添加锚点”（标注类型为联合标注和3D标注，其他标注类型可忽略此步）。 锚
] } 必须字段样例 数据集可视化 “.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。 创建标注任务 “.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_coun
采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样
文件路径只能包含数字、英文、下划线、中划线、点、斜杠和空格，且不能超过256字符。 参数列表 可以自定义boot文件的启动参数，需要在算法中定义。单击“新增参数”，填写key和value。 参数命令 参数命令为运行启动脚本的shell命令，由配置的“Boot文件路径”和“参数列表中参数及参数值”自动生成，例如：
备注信息可自定义。 规范 可根据需求选择规范，也单击“添加规范”添加新的规范，附上规范便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。 数据集 选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在，则标注物信息以数据集中为准。 数据集中的帧
审核”，配置审核比例。 审核比例：从该标注任务所有样本中抽取一定样本作为审核样本。 配置成功后，单击标注任务名称，单击任意一张图片，进行审核。 审核图片标注符合规范，整张图片无错误，则该图片审核通过，勾选“审核通过”，并保存。 审核图片有超过一处标注不符合规范，则该图审核未通过。根据
] } 必须字段样例 数据集可视化 “.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。 创建标注任务 “.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_coun
评测脚本 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。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 Octopus平台提供评测脚本管理功能，支持用户创建、删除、编辑、在线编辑、查询评测脚本等功能。 创建评测脚本
可以自定义boot文件的启动参数，需要在算法中定义。单击“新增参数”，填写key和value。 参数命令 参数命令为运行启动脚本的shell命令，由配置的“启动指令”和参数列表中参数及参数值自动生成。 环境变量 通过注入环境变量至容器中，用户可以快速获取业务相关常量。允许添加的环
] } 必须字段样例 数据集可视化 “.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。 创建标注任务 “.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_coun
拆分批次任务 当样本数量庞大时，平台可对批次任务做拆分处理，具体步骤如下： 在左侧菜单栏中选择“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，进入项目内任务列表。 选择“批次任务列表”页签，单击操作栏中的“拆分”。 输入子任务样本数量并单击“确认”。子任务样本数量不可大于批次任务的样本总数。
练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 智驾模型授权操作步骤 数据准备。 开通相应服务并购买套餐包，操作请参考开通智驾模型微调服务、开通我的模型和购买套餐包。 在使用模型微调、2D图像生成等功能之前，需要用户授权访问用户的OBS对象存储服务。
模型管理模块支持以模型仓库的方式对模型进行纳管和归档，每个模型仓库中又可以创建若干个模型版本，方便对同类模型统一管理。 模型包含镜像和文件两部分。其中镜像与模型仓库绑定，也就是说同一个模型仓库的版本共享一个镜像；文件存储在对象存储（OBS）中， 各个版本的文件一般不同。 模型可用于预
选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，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
换结果输出到output目录，结果示例如下： 图1 output目录 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform
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。 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。
s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
vehicle_catalog：场景中可复用的车辆类型列表。 controller_catalog：场景中可复用的控制器类型列表。 pedestrian_catalog：场景中可复用的行人类型列表。 misc_object_catalog：场景中可复用的杂项对象类型列表。 父主题：
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