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cone（锥桶）、Manmade（建筑）。 创建4D分割预标注任务步骤 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“预标注”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 选择“4D分割预标注”页签。 单击“新建任务”，填写任务名称和描述信息，其他可参考如下填写。
cone（锥桶）、Manmade（建筑）。 创建3D预标注任务步骤 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“预标注”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 选择“3D预标注”页签。 单击“添加文件”，根据需要设置预标注功能，参考如下：
托车、卡车、公交车、小汽车。 创建3D多帧预标注任务步骤 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“预标注”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 选择“3D多帧预标注”页签。 单击“新建任务”，填写任务名称和描述信息，其他可参考如下填写。
上传融合点云、车辆轨迹、坐标偏移等数据，利用AI模型提取车道线和路面标识元素并整理融合输出完整线面矢量元素 。 创建3D预标注车道线检测任务 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“3D预标注车道线检测”服务。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测”。 在“3D车道线检测”页签单击“新建任务”。
创建评测脚本 添加评测脚本流程为“初始化评测脚本 > 选择评测脚本文件 > 上传评测脚本文件”。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 模型评测”。 选择“评测脚本”页签，单击“新建评测脚本”，填写脚本信息。 图1 新建评测脚本 名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。
SLAM构图简介 本任务旨在为4D-BEV数据自动化预标注提供点云地图，进而辅助车企构建自动驾驶车端BEV算法训练提供数据真值生成能力。 本任务将依赖融合定位、运动畸变校正、闭环检测和点云融合等能力构建，对多源传感器数据进行SLAM位姿解算，并在八爪鱼平台上展示激光点云融合结果。
创建2D3D融合预标注任务步骤 完成OBS授权委托，具体操作步骤请参考授权操作步骤。 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“场景识别”和“2D图像生成”服务。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 选择“2D3D融合预标注”页签。 单击“新建任务”，参考如下填写基本信息。
资源规格：当前项目中可用的资源规格，资源规格需要平台管理员在纳管模型评测用途的任务作业集群后创建。 优先级：设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 选择模型与数据集 图2 选择模型与数据集 选择模型：选择模型仓库和对应的模型版本，如果需要将模型对应的原始算法也挂载到用户评测容器
bikeway: false, sidewalk: false, junction_type: my_junction_type) 父主题： 领域模型设计
如果希望车道属性需要搭建同一方向，不能存在left和right属性同时出现，可以将left_lane_num设置为0。 父主题： 领域模型设计
radius_of_curvature: 200m, ramp_length: 250m, road_aids_type: my_road_aids_type) 父主题： 领域模型设计
训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，使用成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下：
false, sidewalk: false, main_speed: 60kph, road_length: 500m) 父主题： 领域模型设计
sidewalk == false) keep(it.junction_type == my_junction_type) 父主题： 领域模型设计
符。 模型：请选择推理服务使用的模型仓库和版本。容器中模型文件默认存放位置：${OCTOPUS_MODEL}，运行镜像将使用当前模型仓库绑定的镜像。用于推理服务的镜像要求参见“镜像仓库 > 镜像制作（训练）> ModelArts集群”章节中的推理服务。 用于推理服务的模型，应避免在根目录下存在名为config
根据不同角色分配不同标注任务。 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，
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。 模型来源：根据模型的来源来选择。 标注模型：选择模型和版本。 模板标注物：展示模板标注物。 已选标注物：展示已选标注物。 标注：从下拉框中选择符合用户业务所需的标注物
由编译镜像携带，参数名不支持修改，参数值支持修改。 环境变量 由编译镜像携带，参数名不支持修改，参数值支持修改。 模型 选择待编译模型和版本，模型可以为训练任务产生的模型版本或者通过本地模型文件上传产生的模型版本。 以上信息填写无误，单击“创建”。 编译任务相关操作 在“编译任务”列表，可对任务进行以下操作。
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
驶多模态检索支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索。 如何访问Octopus Octopus提供了简洁易用的云管理控制台，包含数据收集、场景挖掘、数据标注、算法管理、模型训练、模型评估、在线仿真、仿真算法和场景管理等功能，用户可以在管理控制台完成用户的自动驾驶开发。
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