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修改在线服务 单击操作栏中的“修改”，修改在线服务。“启动中”的在线服务不支持修改。 预测在线服务 单击操作栏中的“预测”，跳转至2D预标注界面，进行预测，测试模型的推理能力。只有“运行中”的在线服务支持预测。 启动在线服务 单击操作栏中的“更多 > 启动”，启动在线服务。 停止在线服务
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
float x = 1。 #必选，预测轨迹点x坐标 float y = 2。 #必选，预测轨迹点y坐标 float z = 3。 #必选，预测轨迹点z坐标 float theta = 4。
float x = 1。 #必选，预测轨迹点x坐标 float y = 2。 #必选，预测轨迹点y坐标 float z = 3。 #必选，预测轨迹点z坐标 float theta = 4。
float x = 1。 #必选，预测轨迹点x坐标 float y = 2。 #必选，预测轨迹点y坐标 float z = 3。 #必选，预测轨迹点z坐标 float theta = 4。
（直接从源数据labels.json中获取），如果未标注出此对象，则无此部分信息 … … #2.此对象的模型预测信息 ，如果模型未预测出此对象，则无此部分信息 "predict_infos": { #形状坐标信息 #对象类别名称
推理完毕后，需要按照规定格式组织预标注结果，并保存在特定路径下的json文件中，路径要求见“模型文件基本要求”。 Json文件内容组织结构如下所示，labels字段中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”。
规划轨迹（planning_trajectory） planning_trajectory .pb 自车规划行驶路径。 预测路径 预测跟踪（predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path） routing_path
规划轨迹（planning_trajectory） planning_trajectory .pb 自车规划行驶路径。 预测路径 预测跟踪（predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path） routing_path
ization和predicted_objects。控制主车规划轨迹、主车的车辆行动轨迹和感知目标预测轨迹显示或隐藏。其中不同感知目标拥有不同的预测路径，一个感知目标可以拥有多条预测路径。 高精地图：当视频中含有高精地图map_id时，此选项才会显示。显示“路面”，控制高精地图路面显示或者隐藏。
提供场景库管理和分布式运行能力，覆盖大部分驾驶路况，提升自动驾驶安全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用
规划轨迹（planning_trajectory） planning_trajectory .pb 自车规划行驶路径。 预测路径 预测跟踪(predicted_objects） predicted_objects .pb 感知目标的预测路径。 全局规划 全局路径（routing_path） routing_path
提供场景库管理和分布式运行能力，覆盖大部分驾驶路况，提升自动驾驶安全性。 并行仿真 实车测试成本高，危险系数高，提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行百万公里虚拟里程。 合规性 脱敏算子对数据包进行脱敏处理（包括人脸、车牌、gnss高程），保证用
# 与实际输出的目录名一致 sensor_type: predicted_objects # 感知物预测类型 当前resim作业支持的输出类型为planning_trajectory 、object_array_vision 、predicted_objects
对泛化任务批量删除。 删除后不可恢复，请谨慎操作。 被批量仿真使用的泛化场景不允许删除。 敏感性分析 Octopus平台支持基于参数组合、回归训练、敏捷性评定三个参数空间分析得到的敏感性分析结果，主要对逻辑场景的参数空间进行敏感性分析。在泛化任务完成的批量仿真任务后加上敏感性分析
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，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测
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，修正预测的多边形，直到多边形达到较好的效果。 一般情况下，单击3-
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
自定义仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。
自定义仿真算法创建请参考算法创建。如果不选择，则默认使用仿真器内置驾驶员模型。 如果选择“使用Datahub”，仿真任务在3d回放时可展示预测、规控、定位等算法内部信息，用户还能根据算法内部数据的pb文件实现算法的白盒化评测。 Datahub模式，目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。
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