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并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块，可使用自研仿真算法，根据Octopus自研仿真评测体系，从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块，可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表，直观形象。
泛化场景 创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器B。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
与其他服务的关系 统一身份认证服务 Octopus使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）实现认证功能。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务用户指南》。 对象存储服务 Octopus服务使用对象存储服务（Object Storage
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
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
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
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： 在左侧菜单栏中单击“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。 图1 创建用例 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。
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，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。 选择目标数据包所在的对象存储路径，
模型仓库 Octopus平台支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。对智驾模型进行模型微调后，调优后的模型会自动保存到模型仓库中。 上传模型需包含以下内容： 模型文件。 推理脚本，推理脚本命名为：customer_auto_label.py。 推理脚本所需依赖库。 新建模型仓库
购买扩展资源包 为了提升服务的计算能力、存储能力、业务拓展能力、行业竞争力等，Octopus还为用户提供了个性化的扩展资源包供用户选择。购买扩展资源包之前，可以先查看我的资源配额和查看资源节点配额。 表1 云服务扩展资源包列表 名称 资源名称 描述 仿真服务扩容包 规控仿真引擎-在线
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。
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100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数
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100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数
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，有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：Rosbag包+与数据包同名的yaml文件，单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式（内必含O
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过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。 添加算法 添加算法流程为“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。
通用存储 创建存储目录 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 通用存储”。 选择“通用存储”页签，单击“创建存储目录”，填写基本信息。 图1 创建存储目录 单击“确定”，通用存储列表可查看新建通用存储。 通用存储相关操作 在“通用存储”列表，还可以完成以下操作。 表1 通用存储相关操作
# 访问创建推理服务时选择的模型版本文件 torchserve = PTVisionService(model_path=os.getenv('OCTOPUS_MODEL') + '/best.pt') # host must be "0.0.0
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