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八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度，提高训练效率，并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练，用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行，充分利用硬件资源，加快模型收敛速度，提高训练效果。平台支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，并提供简单易用
标注镜像Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）：
uf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）：
2D预标注当前支持目标检测、车道线检测和语义分割（混合）多种预标注功能。其中，目标检测主要用于鱼眼图片的预标注；语义分割（混合）不仅支持鱼眼图片，还支持普通图片的预标注；车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您也可以通过修改“当前生效在线服务
prediction.pb |--- … opendata_to_platform.yaml内容描述输出的文件夹内的输出内容分别对应哪种数据类型，内容示例如下: folders: - folder: planning # 与实际输出的目录名一致
果存放路径，按照一定要求将每张图片的推理结果存入对应路径json文件中。 自定义库。 允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本。 允许自定义除启动文件以外的自定义脚本文件，可根据实际所需编写。
案进行选择。 图3 阈值设置 重要度：可选主要和次要。 评分方案：可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全部均匀权重。具体介绍请查看评测分数计算介绍。 删除评测指标。 单击评测指标后“操作”栏内“删除”，删除该评测指标。 被任务使用的评测项目和镜像不能删除。 以上信息选择无误后，单击“保存”，评测指标编辑完成。
案进行选择。 图4 阈值设置 重要度：可选主要和次要。 评分方案：可选主要次要log函数、主要次要均匀权重、全部均匀权重。具体介绍请查看评测分数计算介绍。 删除评测指标。 单击评测指标后“操作”栏内“删除”，删除该评测指标。 被任务使用的评测项目和镜像不能删除。 以上信息选择无误后，单击“保存”，评测指标编辑完成。
标注管理 标注管理主要提供可视化的标注物管理，支持自定义创建多种标注物的形状和颜色，可用于预标注和人工标注指定物体，或自定义算法模型中关联特定标注物。如果在创建标注模板时，没有找到满足当前所需的标注物，则可以通过标注物管理添加新标注物。 不同标注物可依靠标注物名称以及标注物描述区分。
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 比例尺 ~ 选择移动工具（抓手模式）
地图文件：开放格式和实际上的公路网络在驾驶模拟应用程序中的描述标准或者使用DSL语言描述的逻辑地图（文件格式为“.xodr”，“.odr”）。 添加地图文件为“.xodr”格式后 ，勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务使用声明》”。 详情界面中，“xodr”实际的地图文件可以在地图中
孤岛工具链等，开环验证和闭环仿真都很难快速迭代起来。为解决这个问题，Octopus自动驾驶云服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等主要业务，让用户开箱即用，一站式开发体验，打通孤岛工具链，以实车数据驱动算法迭代模型和仿真评价。Octopus分别提供以下功能： 数据服务 以数据为核心。
Octopus评测指标共有30多项大类指标，当规控算法未通过某些评测指标后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。 本设计提供如下三种内置的评分方案： AB类log函数评分。
保存文件：单击＂保存＂，保存当前脚本。脚本更新完毕请及时保存。 评测脚本使用说明： 模型路径通过环境变量{MODEL}获取，用户在评测过程中需要选择该模型，需要注意的是，以上环境变量仅指明模型文件夹，具体选择模型需用户指定，例如使用os.path.join拼接，或者使用os.listdir查找选择 。 评测数据集通过环境变量{DATASET}获取：
uf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）：
警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数
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上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：Rosbag包+与数据包同名的yaml文件，单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式（内必含O
推荐标签：平台可解析场景文件中的内容推荐标签，目前场景格式支持OpenSCENARIO系列。（推荐标签开关显示的前提是文件上传）。 推荐标签有以下约束： 不支持使用参数引用ParameterDeclaration的OpenSCENARIO场景文件。 不支持根据场景文件中引用的外置文件Catalogs的内容进行标签推荐。
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