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蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数,来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果,并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示,同样对于µ=0,δ=1的正态分布,可以利用更少的采样点得到相同的分布,并且不会产生明显的聚集现象,边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样
分类 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999.jpg
参数,这些参数都有一定的取值范围,根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合,以树状结构的形式表现出来,便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和应用,比如当用户想系统管理和方便查看超车的逻辑场景,可以将所有超车相关的逻辑场景加入一个场景库中。
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。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。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统,探测车辆周围的目标位置,监测移动速度。 位置数据(gnss) gnss_raw .pb 通过卫星导航系统,定位车辆位置。 毫米波雷达(radar) RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波波段探测的雷达,探测车辆周围的目标位置,监测移动速度。
pt 评测参数项:根据用户选择的模型类别,动态生成评测所需的参数项,用户可参考前端提示填写。 评测指标项:根据用户选择的模型类别,动态生成的平台支持的内置指标项,用户单击选中对应指标项则可加入到待评测指标中。 单击“创建”,在评测任务页面显示新创建的任务信息。 父主题: 模型评测
模型评测支持多种数据集格式,包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式,以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题: 模型评测
智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合,提供高精度自动标注能力,大幅度降低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力,帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集,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。 前提条件 开通相应服务
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式,需遵循一定规范,其中部分字段为必选,其他请根据实际需要自由选取。
labels_ext中保存点云中每个点的标注类别,具体内容说明参考OCTOPUS数据集格式说明。predict_labels_ext中保存点云中每个点的模型预测类别。 3D语义分割审核结果可视化说明:针对有审核属性错误的标注对象,展示该标注对象对应位置点的预测类别。 预审核规则格式说明 预审核模型使用的审核规则
Octopus平台提供ODD筛选对场景分类,同时还支持用户根据业务所需创建自定义标签,从其他维度分类场景,更高效管理场景库。在创建仿真评测任务时,基于分类标签体系,可快速筛选出符合评测任务需求的场景。 ODD筛选:每个自动驾驶系统运行的前提条件和适用范围可能不同,因此在进行场景测试时,对应的场景是属于自动
分布式训练任务 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TensorF
模糊查询:标签名称 最大长度:255 limit 否 Integer 返回个数上限 最小值:1 最大值:300 缺省值:300 offset 否 Integer 查询偏移量 最小值:0 缺省值:0 ids 否 String 标签id列表,最多300个,逗号分隔 exact_name
标签描述 最大长度:255 parent_id 否 Integer 节点父标签 最小值:0 缺省值:15000000 is_tag 否 Boolean 是否是标签,true:创建标签、false:创建分类 缺省值:true simulation_tags 否 Array of longs
场景列表:该逻辑场景库中包含的所有场景。逻辑场景的具体操作请参考逻辑场景管理。 修改逻辑场景库信息/逻辑场景库分类信息 单击场景库名称或场景库分类后的,修改逻辑场景库或场景库分类的信息。 删除逻辑场景库/逻辑场景库分类 单击场景库名称或场景库分类后的,删除指定逻辑场景库或场景库分类。 查询逻辑场景
场景列表:该场景库中包含的所有场景。场景的具体操作请参考场景管理。 修改场景库信息/场景库分类信息 单击场景库名称或场景库分类后的,修改场景库或场景库分类的信息。 删除场景库/场景库分类 单击场景库名称或场景库分类后的,删除指定场景库或场景库分类。 查询场景 根据“场景名称”
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 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件,编
支持云审计的关键操作 通过云审计服务,您可以记录与Octopus相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 支持审计的关键操作列表 表1 云审计服务支持的公共服务关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 新增纳管集群 octopus addCluster
数据场景”。 单击页面右上角的“标签管理”,单击“新增分类”,输入分类名称,新建分类。 单击分类名称后的,输入标签路径名称,用户将新建一个标签路径。 单击分类后的,输入标签信息。 图1 标签信息 选择仿真标签,单击“选择标签”。 勾选左侧目标标签后,右侧界面会显示左侧勾选的目标标签。 在筛选框中输入内容,查找目标标签。
场景管理 场景管理分类设计使用逻辑 场景库管理 场景管理 逻辑场景库管理 逻辑场景管理 测试套件管理 测试用例管理 标签管理 父主题: 仿真服务