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数据提取作业（数据集） 作业输入输出规范 示例代码 构建镜像 父主题： 算子示例
示例代码 作业输入输出规范示例代码如下图所示： 父主题： 数据提取作业（数据集）
只有一个Tag。 每个Tag格式如下： 如果start与end一致，代表单帧打标。 task_content_json示例 父主题： 数据提取作业（数据集）
py --topic pandar --type pcd” 完成后在${HOME}/tmp/output目录查看运行结果文件： 父主题： 数据提取作业（数据集）
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
多模态检索 多模态检索通过大模型算法，对用户视频库进行特征提取，再通过多模态视频检索功能，检索出满足文本或者视频搜索条件的视频片段。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“多模态检索”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 视频库配置 在左侧菜单栏中单击“智驾模型服务
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
自动驾驶汽车在进行测试时会产生大量数据，车企需要对这些数据高效处理与分析，因此在进行自动驾驶研究时需要对这些原始数据有选择性、针对性地进行提取和分析，抽帧便是一种筛选数据的方式。针对数据类型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据
ace 用户的作业容器需要解析rosbag，并将转换结果输出到output目录，结果示例如下： 每个传感器提取的数据保存在单独的文件夹，其中camera和lidar传感器提取的样本文件必须以时间戳命名。任务结束标志文件，_SUCEESS或_FAILURE分别代表任务成功或失败。opendata_to_platform
算子示例 Rosbag转OpenData作业（数据回放） 场景挖掘作业（数据标记） 数据提取作业（数据集） Resim作业（回放仿真） 父主题： 数据处理
数据场景 Octopus平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。 数据场景依赖以下三个topic：ego_tf(主车定位)、 object_array_v
签：在线创建和文件上传。 表1 内置标签列表 场景挖掘方式 场景分类 子类 标签 内置场景挖掘规则 道路 道路环境 高速 城市快速路 城市主干道 一般道路 小区内部路 乡村道路 停车位 道路行驶阶段 驶入路口 驶出路口 道路中行驶 上匝道 下匝道 匝道中行驶 匝道分流 匝道合流 交通规则
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
源数据包：此模块展示导入成功的数据包，支持对源数据包的查看，回放等功能。 数据场景：平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在此模块中。 数据集：支持数据集多版本管理和统计。同时支持用户将本地符合平台规范的数据集导入平台，以及将平台上的数据集导出到自有OBS桶中。
(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景) FRAME_EXTRACT(数据抽帧) SCENARIO_EXTRACT(场景提取) data_id 否 String 数据id 最大长度：64 queue_type 是 String 队列类型 枚举值： PROCESSOR(算子作业)
(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景) FRAME_EXTRACT(数据抽帧) SCENARIO_EXTRACT(场景提取) statuses 否 Array 作业状态 枚举值： QUEUING(排队中) SUBMIT_FAILED(提交失败) RUNNING(运行中)
(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景) FRAME_EXTRACT(数据抽帧) SCENARIO_EXTRACT(场景提取) data_id String 数据id status String 作业状态 枚举值： QUEUING(排队中) SUBMIT_FAILED(提交失败)
图4 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： 标注：需人工选择标注，并进行标注。 只能缩框标注：智能缩进标注框。
道路---道路环境---城市快速路 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为townExpressway 道路---道路环境---城市主干道 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为town 道路---道路环境---一般道路 检验规格： 包含高精地图信息
(场景挖掘) SCENARIO_TO_SIM(转仿真场景) FRAME_EXTRACT(数据抽帧) SCENARIO_EXTRACT(场景提取) data_id String 数据ID status String 作业状态 枚举值： SUBMIT_FAILED(提交失败) RUN_FAILED(运行异常)
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