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3D预标注 3D预标注 3D2D融合预标注 父主题： 智驾模型服务
效图片。 终止模型生成2D图像 单击操作栏的“终止”，即可终止状态为“执行中”的模型。 删除模型生成的2D图像 单击操作栏的“删除”，即可删除模型生成的2D图像信息。 说明： 删除后无法恢复，请谨慎操作。（OBS中的图片数据需用户手动清理。）。 父主题： 智驾模型服务
3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 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。 单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。
3D预标注车道线检测 创建3D预标注车道线检测任务 输入输出文件格式要求 父主题： 智驾模型服务
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。
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
在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“场景识别”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 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“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务
创建3D预标注车道线检测任务 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 创建任务 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务 > 3D预标注车道线检测”。 单击右上角“创建”。 填写创建任务信息。 图1 创建任务
bikeway: false, sidewalk: false, junction_type: my_junction_type) 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
输入输出文件格式要求 如下为输入文件格式和输出文件格式要求。 输入文件格式要求 输入数据在obs下文件组织形式： |--- Alignment |--- 2023-12-21-02-51-43 |--- images |--- cam-0
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
false, sidewalk: false, main_speed: 60kph, road_length: 500m) 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，将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：
sidewalk == false) keep(it.junction_type == my_junction_type) 父主题： 领域模型设计
只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 选择待编译模型版本。 图3 选择待编译模型版本 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＂。编译任务创建成功。 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。
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。
务、自动驾驶训练云服务、自动驾驶仿真云服务、自动驾驶大模型云服务、配置管理服务，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 “一站式”是指自动驾驶产品开发的各个环节，包含数据资产、数据合规、数据处理、数据标注、增量数据集、模型训练、仿真测试等操作都可以在Octopus上完成，支持用
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
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，
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