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3D2D融合预标注 自动驾驶传感器中,各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确,激光雷达模态对距离感知更为有效。然后当LiDAR扫描线数过低时,经常无法甄别物体的类型,但是此时如果能结合LiDAR扫描和2D图像检测,则可以由3D扫
内置评测配置 创建内置评测配置 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 评测管理”。 单击“新建评测”,填写基本信息。 图1 新建评测 评测名称:只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线,不得超过64个字符。 评测描述:不得包含“@#$%^&*< > \”特殊字符,不得超过255个字符。
仿真任务详情 在任务管理页面,用户可以看到多批次任务的实时进度以及所处状态。单击指定任务名称,用户可以看到该任务的详细信息。在任务详情页面,用户可以看到该任务的创建时间、启动时间、运行时间、完成时间以及任务的状态等信息,同时展示任务下的所有场景的仿真评测结果,综合得分和运行结果,
payload ResourceSpecs object 实际返回的资源规格信息 meta_info RespMetaInfo object 元数据 表5 ResourceSpecs 参数 参数类型 描述 list Array of ResourceSpecsVo objects 资源规格列表
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
Routing_path Traffic_light_info Vehicle vehicle_info { stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 847945211 autonomy_status: 0 gear_value: 4 vehicle_speed:
Routing_path Traffic_light_info Vehicle vehicle_info { stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 847945211 autonomy_status: 0 gear_value: 4 vehicle_speed:
消息topic格式示例 Vehicle Vehicle格式示例: vehicle_info { stamp_secs: 1604996332 stamp_nsecs: 847945211 autonomy_status: 0 gear_value: 4 vehicle_speed:
Octopusdata。 message VehicleFrame { uint64 stamp_secs = 1。 #必选。时间戳,单位:秒 uint64 stamp_nsecs = 2。 #必选。时间戳,单位:纳秒 uint32
Octopusdata。 message VehicleFrame { uint64 stamp_secs = 1。 #必选。时间戳,单位:秒 uint64 stamp_nsecs = 2。 #必选。时间戳,单位:纳秒 uint32
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步骤六:查看仿真评测结果 评测任务结束后,可查看评测任务结果。 单击仿真任务名称,进入该任务的详情页。 查看任务详情。 任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后,用户可以关注该仿真场景的得分,以及是否通
仿真评测结果 评测任务结束后,可查看评测任务结果。 单击仿真任务名称,进入该任务的详情页。 查看任务详情。 任务详情包含任务名称、任务使用的仿真算法、任务类型等信息。 查看仿真场景的运行结果。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后,用户可以关注该仿真场景的得分,以及是否通过评测指标的
数据资产简介 在自动驾驶产品的开发过程中,海量的数据存储和管理是当前自动驾驶平台面临的业务挑战之一。 Octopus平台的数据服务模块提供了海量数据采集、存储以及数据并行处理等功能,供后续服务进行统一使用。数据服务开发流程如下: 图1 数据服务开发流程 地图管理:支持上传高精地图数据,可用于数据回放、仿真场景等功能。
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
使用流程 Octopus平台提供了从“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发,针对每个环节,其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解,此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程
智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 智驾模型管理
仿真场景终止条件有几种? 仿真终止的条件有以下几种: 超时。 创建任务时设置的“最大运行时长”,超过运行时间时,仿真任务停止。 图1 超时 场景文件中设置终点。 xml类型场景。 Read the destination of Ego in xml end triggers。 <Scenario>
单击左侧标注工具栏,选择对应的标注工具。 在图片界面单击左侧工具栏“补框”,绘制2D框,此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。键盘按键“ESC”退出绘制状态,右侧标注列表展示所有的标注物。 图2 2D补框 在点云界面单击左侧工具栏“AI标注”(快捷键b),框选3D,此时右侧标注列
Project) 查询可用资源规格 GET /v1.0/{project_id}/common/clusters/resource-specs octopus:resourceManager:get √ √ 父主题: 权限和授权项