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购买服务 使用各服务模块之前,需要先购买服务基础包。Octopus为用户提供了比较优惠的八爪鱼自动驾驶云服务-基础版,让用户可以快速体验Octopus云服务的大部分功能。同时,Octopus为用户提供了资源更丰富、功能更强大、能力更全面的各服务模块基础包。购买服务后,可以在“总览
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。
Octopus开发基本流程? Octopus是一站式自动驾驶开发平台,从数据收集上云,到自动化处理数据,自动或手动标注数据,创建并增量更新数据集,并将数据集用于模型训练,以及基于特定场景的在线仿真,用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
创建用例 测试用例支持用户上传符合仿真器用例规范的自定义用例。添加用例的步骤可参考如下: 在左侧菜单栏中选择“仿真服务 > 场景管理”。 选择“测试用例”页签,单击“创建用例”,填写基本信息。 测试用例名称:只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点,且不支持以点结尾,不得超过256个字符。
批导数据 原始数据采集完毕之后,需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式,以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中,单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签,单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签,填写具体信息。 选择目标数据包所
场景管理分类设计使用逻辑 场景管理提供所有仿真场景、测试用例和泛化场景的管理功能,用户可上传符合平台规范的自定义场景,也可将场景下载至本地开发。Octopus平台自研场景标签分类体系,从多维度深层次科学分类场景。仿真场景库可自建仿真场景库,集合相同场景格式的不同条件仿真场景,检验在特定条件下仿真算法控制质量。
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
模型仓库 模型仓库介绍 模型管理模块支持以模型仓库的方式对模型进行纳管和归档,每个模型仓库中又可以创建若干个模型版本,方便对同类模型统一管理。 模型包含镜像和文件两部分。其中镜像与模型仓库绑定,也就是说同一个模型仓库的版本共享一个镜像;文件存储在对象存储(OBS)中, 各个版本的文件一般不同。
数据导入 对象存储导入数据 把原始数据上传至平台前,可将数据包上传至对象存储中,从对象存储导入平台。操作步骤如下: 在左侧菜单栏中,选择“数据处理 > 数据批导”。 在“数据导入”页签单击“导入”,填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径,平台将自动扫描该目录下所有子目录
's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', '{', '|', '}', '~'],此外空字符(' ')表示未标注的类别。 必须字段样例 数据集可视化 3D立方体框类的“.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。3D语义分割类的“
资源占用情况功能模块,需要用户在制作自定义镜像时安装psutil与pynvml,参考命令:pip install psutil pynvml 如果未安装psutil与pynvml,则页面无法显示资源使用状况。 父主题: 编译管理
2D3D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
创建镜像仓库 功能介绍 创建镜像仓库 URI POST /v1.0/{project_id}/common/image-registry/image-repos 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id,获取方法请参见获取项目ID
开发环境 开发环境依托于已购买的集群算力,支持客户在浏览器窗口或线下IDE中进行交互式的算法或模型的开发和调试。 创建开发环境时可以通过挂载的方式,便捷的访问平台的对象,如算法、模型和数据集。同时支持访问同区域自己的对象存储或外网资源,进行测试数据的导入、开源代码的拉取、三方依赖
训练算法 添加自定义算法 添加自定义算法流程为“初始化训练算法 > 选择训练算法文件 > 上传训练算法文件”。具体操作步骤如下: 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 算法管理”。 单击“新建训练算法”,填写算法基本信息。 图1 新建训练算法 名称:包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过64个字符。
评测脚本 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。 Octopus平台提供评测脚本管理功能,支持用户创建、删除、编辑、在线编辑、查询评测脚本等功能。 创建评测脚本
path导致服务启动调用冲突的,需在实例启动后,再指定PYTHONPATH、sys.path; 用户使用了已开启sudo权限的专属池,使用自定义镜像时,sudo工具未安装或安装错误; 用户使用的cann、cuda环境有兼容性问题; 用户的docker镜像配置错误、网络或防火墙限制、镜像构建问题(文件权限、依赖缺失或构建命令错误)等原因导致的。
UPLOAD_SUSPENDED(上传中断) INITIALIZING(初始化) label_taged 否 Boolean 标注数据集tag,已标注是true,未标注是false select_source_dataset 否 Boolean 是否查询源数据集list,是true,否false 请求参数
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过指定算法的运行镜像和上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建,创建的算法可用于训练任务中。创建训练算法时可根据算法类型单独上传训练文件或将训练文件放置在镜像中,通过选择对应镜像时获取算法文件。 添加算法 准备数据。 准备用途为“训练/评测”的镜像和版本,详情可参考镜像仓库。
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前,请仔细阅读本章节,确保上传数据格式符合平台要求,有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式:单包上传大小小于200GB。 转换后数据格式:OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收数据包(数据包至