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vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
通过3D/2D的融合，可以弥补各自模态的不足，扬长避短，提升目标检测的整体精度。在当前3D检测的基础上，通过2D cross-check提升3D检测类别的精度提升。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“场景识别”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。
旋转 旋转90° 旋转180° 旋转点云图像。长按图标或快捷键点云图像会一直旋转。 按照箭头所示方向分别旋转点云图像90度和180度。 顺转：1或左键图标 逆转：Alt+1或右键图标 顺转90°：2或左键图标 逆转90°：Alt+2或右键图标 旋转180°：3 从上至下依次是： 记录位置
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为“.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。
├─图片名称1.jpg #对应的已标注图片 ├─帧目录名称1.json #该标注图片的所有标注信息 ├─帧目录名称2 ├─图片名称2.jpg #对应的已标注图片
头中X-Subject-Token的值） 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 数据集名称 最小长度：1 最大长度：64 data_type 是 String 数据集数据类型 枚举值： IMAGE(图片) POINT_CLOUD(点云)
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具（快捷键5，非小键盘）。
在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“场景识别”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 完成OBS授权委托，具体操作步骤请参考授权操作步骤。在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤
达到二次调优的效果。 场景识别：支持选择本地图片自动识别场景，生成场景信息。 2D图像生成：用户可自定义生成图像的参数，快速生成满足客户需求的2D图像。 2D预标注：支持选择本地图片快速进行标注任务。 服务监控：用户可方便地查看场景识别、2D图像生成、2D预标注的监控数据。 智
包使用情况。 开通我的模型 登录Octopus服务平台，在左侧菜单栏中单击“总览”。 在“我的模型”模块，单击操作栏中的“开通服务”。 图1 开通服务 选择需要开通服务的用户名，单击操作栏中的“开通服务”。 图2 开通服务 也可选择多个用户名，单击用户名上方的“批量开通”，批量开启服务。
信息。 图2 添加标注 修改标注类型。 单击“标注类型”，选择合适的标注物。 图3 修改标注类别 完善标注信息。 选择音频的性别和额外属性，填写音频的内容和讲话人角色信息。 图4 完善标注信息 性别：选择讲话人的性别。 内容：描述当前讲话的内容。 角色：判断当前讲话人的角色。 属性：选择音频的额外属性。
） 上传的Octopus格式数据集需包含以下文件。 . ├─ 文件夹1 ├─ 点云1.pcd #点云文件 ├─ 图片1.jpg #该点云图像对应的已标注图片 ├─ 点云1.json #该点云的所有标注信息
研发提供方便易用的模型训练和评测平台，让用户无需过多关注底层资源，聚焦算法和模型开发。用户可上传符合Octopus平台规范的训练算法，将成熟的算法创建训练任务生成训练模型。此外，训练服务提供多种模型评测指标，从多维度衡量模型质量。让自动驾驶研发更便捷。训练服务的开发流程如下： 训练服务操作引导如下：
型生成的2D图像详情页。 图5 2D图像详情 显示位置框：可选择是否显示位置框。 下载图片：鼠标悬停图片，可选择单张下载图片至本地。 删除图片：可选择单张或批量删除图片。 清理失效图片：如果有失效的图片，可选择单击右上角“清理失效图片”，清理失效图片。 终止模型生成2D图像 单击
n） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。 : B类指标参与评测的总数目。 : B类指标未通过的数目。 另外，A类的扣分函数是：
├─图片2.jpg #点云2对应的同时刻图片，非必有 ├─标注2.json #点云2的所有标注信息，非必有 注：“XX/…/XX/”部分存在嵌套多个文件夹的情况，具体嵌套层数和上传的数据集目录结构有关系。
界面，开展业务。本节以较典型的标注任务为例，详细介绍标注平台对不同标注任务的操作指导，用户可参考操作指导，依据标注规范快速在平台展开标注。 人车类型图片标注任务 2.5D人车图片标注任务 点云标注任务 点云跟踪标注任务 车道线图片标注任务 语义分割图片标注任务 语义分割点云标注任务
选择“标注项目”页签，单击项目名称，查看该项目包含的可认领或已认领未提交的标注批次任务列表。 单击未指定标注员的任务名称后“操作”栏内的“认领”，认领该任务。 图2 认领任务 单击该任务名称，单击任意一张图片，进行人工标注。 图3 人工标注 标注完毕后，标注任务处于“标注中”或“重标注”，标注员可以提交任务进入下一步流程。
单击列表右上角，可切换至图表视图。 图3 图表视图 表2 图表视图相关操作 任务 操作步骤 切换视图 单击列表右上角，数据包可以由列表和图表两种视图相互切换。 数据日历 单击列表右上角，选择年月份，日历中显示代表当日场景片段的色块。 图4 数据日历 单击色块，在下侧展示采集车辆的采集信息。 鼠标悬
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