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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
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
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
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。
创建回放转仿真场景作业 功能介绍 创建回放转仿真场景作业 URI POST /v1.0/{project_id}/data/episodes/scenarios 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
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
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
获取数据包详情 功能介绍 获取数据包详情 URI GET /v1.0/{project_id}/data/packages/{id} 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 id 是 String
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
获取镜像仓库列表 功能介绍 获取镜像仓库列表 URI GET /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
获取数据包列表 功能介绍 获取数据包列表 URI GET /v1.0/{project_id}/data/packages 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 表2 Query参数 参数 是否必选