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ias.huawei.com/Octopus/11ffec1e 在docker客户端,复制推送指令,将镜像推送至Octopus平台。 在算法管理中调用算法镜像,在评测管理中调用评测镜像,在仿真服务配置中调用仿真器镜像。 父主题: 仿真服务
将标注后的数据根据数据类型、标注、标签等,建立不同种类的数据集,同时支持数据集增量更新,可针对性用于不同算法和模型的训练。 模型训练 基于平台上创建好的数据集,可对自定义算法或内置算法进行训练,并对生成的模型进行评估,也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中,由于偏差过大导致的
、仿真平台、标注平台等多个工具平台,只需聚焦于核心价值(自动驾驶算法、标注数据、仿真场景),快速开展自动驾驶业务,跟上瞬息多变的市场节奏。 海量数据 平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。 软硬件加速 感知算法训练和仿真需要使用大量算力资源,Octopus依托华为自研软硬件
训练服务 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务
一般情况下,训练与评测定义为同一个引擎,主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。以训练、评测镜像为例,一般的镜像制作Dockerfile示例如下(xxx替换为实际路径): # 载入基础镜像,训练或评测引擎一般需包含cuda/cudnn等算法基础环境。用户可手动制作或拉取官方镜像
仿真服务快速入门 流程指引 步骤一:创建镜像仓库 步骤二:创建仿真算法 步骤三:创建评测 步骤四:创建仿真场景 步骤五:创建仿真任务 步骤六:查看仿真评测结果
仿真服务 仿真服务简介 在线仿真 算法管理 评测管理 场景管理 并行仿真 Open SCENARIO2.0场景说明 采样方式介绍
评测管理 Octopus支持内置评测配置和自定义评测镜像,并根据评测指标或评测镜像对仿真任务中的算法展开评测。 图1 评测管理流程图 内置评测配置 自定义评测镜像 评测列表 内置评测指标说明 评测分数计算介绍 实时评测和延时评测介绍 父主题: 仿真服务
测试用例模块支持对单个用例的增删改查操作。用户可根据场景类型,本地选择对应的场景文件。用例创建完毕后,用户可选择在线仿真机器加载测试用例,通过仿真器内置算法检验测试用例质量。 创建用例 用例管理 父主题: 场景管理
项目管理 标注的图片、点云数据存储在OBS中。 标注信息数据、标注规范存储在OBS中。 标注任务日志和审核报告存储在OBS中。 训练服务 算法管理 算法文件存储在OBS中。 训练任务 训练产物、训练任务日志存储在OBS中。 模型评测 评测脚本文件、评测产物、评测任务日志存储在OBS中。
单击仿真配置名称,进入仿真配置详情页。 在“仿真任务列表”,选择任务,单击“任务对比”。 图2 任务对比 在任务对比页面,根据任务基本详情,性能类别,算法模块,评测指标等几个维度进行对比。 图3 任务对比 修改对比任务。 在任务对比页面,单击右上角“修改对比任务”,可修改对比任务。 对比任务最多可选择5个。
真值物体:包含选项有真值物体类型及ID、物体模型,可控制真值物体显示或隐藏。 预测算法:可显示或隐藏除主车以外,他车的朝向前的行驶轨迹。 定位算法:可显示或隐藏主车的定位(通过算法计算出的信息)和真值(实际信息)的坐标信息。 规控算法:可显示或隐藏“主车局部规划轨迹”和“主车全局规划轨迹”。 高精
规控仿真引擎-在线 支持用户通过图形化界面方式运行仿真引擎,支持自动驾驶决策规划控制算法在线图形化开发调试。 感知规控仿真引擎-在线 支持用户通过网页/图形化界面方式运行仿真引擎,支持自动驾驶感知决策规划控制算法在线图形化开发调试,支持高精度渲染引擎集成。 仿真场景编辑器 支持自动驾驶仿真静态路网和动态交通参与物场景编辑。
Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例: # python3 /home/main/ros_hard_mining.py --tags tag1,tag2 --time_range
到。 Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例: # python3 /home/main/ros_to_dataset.py --topic pandar --type pcd
/path/to/sources.list /etc/apt/sources.list RUN apt-get install vim # 按需安装用户算法环境;若需要修改~/.pip/pip.conf可替换;用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf
格式为“.xodr”)。 3D模型文件:文件格式为“.osgb”。 由于仿真器A的不同版本之间存在主车id不固定的问题,为了保证规控算法和评测算法能正确判断找到主车,绘制的场景文件的主车名称(name)字段应该为Ego。暂不支持自定义。 上传的文件的名称由于安全机制的问题,不可包含特殊字符。
新建版本”。 输入版本名称。 图9 版本名称 模型版本名称包含中英文、数字、“_”“-”、“.”,不得超过64个字符。 关联已有算法:可选择关联的算法。 上传本地模型文件。 将本地模型文件夹拖入框内或单击选择本地模型文件夹 单击“上传”,页面提示“模型文件已加入上传队列中,等待上传”。
格式为“.xodr”)。 3D模型文件:文件格式为“.osgb”。 由于仿真器A的不同版本之间存在主车id不固定的问题,为了保证规控算法和评测算法能正确判断找到主车,绘制的场景文件的主车名称(name)字段应该为Ego。暂不支持自定义。 上传的文件的名称由于安全机制的问题,不可包含特殊字符。
输出模型:模型微调后存储的模型仓库。 模型版本描述:简要描述模型版本,不能包含“@^\#$%&*<>'|"/`”,输入长度不能超过256个字符。 完成算法配置。 图2 算法配置 参数列表:选择输入模型及版本后,将自动关联显示参数列表信息。支持自定义value值。 环境变量列表:选择输入模型及版本后,将