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语义分割图片标注任务 - 自动驾驶云服务 Octopus
单击快捷键“z”键进入目标对象的交互式标注模式, 页面右上角出现“交互式分割已开启”字样。 在前景区域,通过鼠标左键单击正点(目标对象区域的点),得到预测的多边形。 在背景区域,通过鼠标左键单击负点(非目标对象区域的点),修正多边形。在多边形区域未包含的前景区域左键单击正点,修正多边形。 重复单击正或负点
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语义分割2D - 自动驾驶云服务 Octopus
语义分割2D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.jpg | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
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语义分割3D - 自动驾驶云服务 Octopus
语义分割3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1599625710056 | +--- 1599625710056.pcd | +--- 1599625710056.json +--- 1599625740054 | +--- 1599625740054
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语义分割点云标注任务 - 自动驾驶云服务 Octopus
语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割点云标注任务 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务,单击任意一帧,进入人工标注。 单击左侧标注工具栏,选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。
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2D预标注 - 自动驾驶云服务 Octopus
在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 2D预标注”。 单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。 目标检测与分割 图1 文件上传 预标注功能:此处选择“目标检测与分割”。 添加文件:上传本地图片。只能选择JPG/PNG文件,图片大小不能超过7MB,且不能超过10,000,000像素。
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模型评测 - 自动驾驶云服务 Octopus
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
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标注样例 - 自动驾驶云服务 Octopus
标注样例 人车类型图片标注任务 2.5D人车图片标注任务 点云标注任务 点云跟踪标注任务 车道线图片标注任务 语义分割图片标注任务 语义分割点云标注任务 2D3D关联标注任务 语音标注任务 文本标注任务 父主题: 标注服务
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模型数据集支持 - 自动驾驶云服务 Octopus
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 父主题: 模型评测
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预标注和预审核模型列表 - 自动驾驶云服务 Octopus
demo/blob/master/src/Ultra-Fast-Lane-Detection/README_OCTOPUS.md 2D语义分割 https://gitee.com/huawei-octopus/octopus-pre-annotations-demo/blob/m
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预标注模型文件 - 自动驾驶云服务 Octopus
保存了每个预测对象的基本信息。 { "labels":[] } 其中规模3D大规模点云分割任务还包含“label_ext”字段,具体参考“3D大规模点云分割”。 { "labels":[], "labels_ext":{} }
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预审核模型文件 - 自动驾驶云服务 Octopus
文件 } }, … … ] } 其中3D大规模点云分割任务还包含“labels_ext”和“predict_labels_ext”字段,具体参考“3D大规模点云分割”。 { "labels":[], "labels_ext":{
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模型微调 - 自动驾驶云服务 Octopus
es、instance_categories时,value值是数据集中所有的标注类型名称(允许中文,不允许遗漏某个标注类型),按语义分割和实例分割,分开统计后的值。例如:instance_categories:“交通警示物,骑行者,其它车辆,两轮车,消防栓,柱子,地面标识,限位块
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创建评测任务 - 自动驾驶云服务 Octopus
类别:可选择“内置”或“用户”,选择相对应的类别。 选择“内置”,支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”七个类别。 选择“用户”,则不允许选择内置评测项,仅可使用用户自定义评测。 资源规格:当前项目中可用的资源规格,
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人工标注操作指导 - 自动驾驶云服务 Octopus
标注形状 表1 标注形状示例 标注形状 适用场景(示例) 适用于人车、红绿灯等矩形框标注 适用于车道线等直线或折线标注 适用于道路特征提取、语义分割等不规则图形标注 适用于2.5D数据标注 适用于点云等3D矩形框标注 说明: 3D标注:需人工选择标注,并进行标注。 AI标注:智能缩进标注框。
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点云标注数据集文件说明 - 自动驾驶云服务 Octopus
json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。3D语义分割类的“.json”文件中必须包含label_counts,labels和labels_ext字段信息。3D语义分割类的“.json”文件中必须包含label_counts和labels,label
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查询可用资源规格 - 自动驾驶云服务 Octopus
ANNOTATION_MANUAL(人工标注) ANNOTATION_AI(预标注) ANNOTATION_SEGMENTATION(交互式分割) COMMON_DATASET(数据集) spec 否 String 资源规格:1、GPU型:{GPU型号}{GPU个数}Gpu{CPU核数}Core_{内存大小}GiB
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评测任务 - 自动驾驶云服务 Octopus
类别:可选择“内置”或“用户”,选择相对应的类别。 选择“内置”,支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”,则不允许选择内置评测项,仅可使用用户自定义评测。 资源规格:当前项目中可用的资源规格,
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购买服务 - 自动驾驶云服务 Octopus
真实场景转仿真场景能力。最大可管理500TB数据。 自动驾驶标注云服务-基础版 最大支持100个在线标注用户数支持2D、3D目标标注、语义分割、连续帧标注、融合标注,具有满足自动驾驶所需的标注工具,支持预标注。 自动驾驶训练云服务-基础版 支持算法管理、模型管理、自动驾驶相关的模型评测、badcase、可视化报告等。
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标注工具和快捷键说明 - 自动驾驶云服务 Octopus
删除多边形上某点。 Alt+鼠标左键/鼠标滚轮 拖动语义标注的图片。 8(非小键盘) 绘制切割线。 M 绘制切割线后切割。 Z 开启交互式分割。 Ctrl+C 复制属性。 Ctrl+V 粘贴属性。 Delete 删除标注对象。 Shift+b 比例尺。 Ctrl+Z 撤回上一步操作。
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使用流程 - 自动驾驶云服务 Octopus
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