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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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑。
terminateImageGenJob 删除2D生成图片任务 octopus deleteImageGenJob 删除生成的2D图片 octopus deleteGenImage 批量删除生成的图片 octopus deleteGenImages 清理已删掉的图片 octopus cleanGenImage
单击“确认”，创建一个4D分割预标注任务。 （可选）管理4D分割预标注任务。 查看标注结果 单击任务的OBS输出路径，跳转至OBS对应输出目录下，执行成功的任务会在该目录下生成对应的json文件。 图1 OBS输出文件 删除任务 单击任务操作栏中的“删除”，根据界面提示删除任务。任务删除后无法恢复，请谨慎操作。 查询任务
式要求。 强度值：点云强度值，取值范围[6-15]的整数，默认值8。 单击“确认”，完成3D预标注车道线检测的创建。 （可选）创建成功后还可以进行以下操作。 停止任务：只有排队中的任务才能执行停止操作。 删除任务：只有不是运行中的任务才能执行删除操作。 查看任务详情：单击任务名称
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，user_password为用户登录密码，cn-south-1为project的名称，如cn
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。
road_aids_type == road_aids_type) 声明本场景为静态场景，即为本例中第2行。 声明所有要泛化的变量，即为本例中第4行。 create_merge说明是匝道合流的种子场景，即为本例中的第6行。 函数create_merge的入参即指定本场景中的所有参数具体值，即为本例中的第6-7行。
领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）
匝道车道数量。 main_speed speed yes 主路的限速值。 ramp_speed speed yes 匝道的限速值。 radius_of_curvature length yes 匝道的曲率半径。 ramp_length length yes 匝道的长度。 road_aids_type
团队：当前工作空间下被授权的用户。 样本类型 使用的样本类型。 图片 3D点云 启动指令 训练算法的启动指令。 对于“镜像 + 外置算法文件”类型的算法，容器默认的工作目录为算法文件的根目录。 示例：如果算法文件中有一个名为main.py的训练入口文件，启动指令可以是python -u main.py，指令中仅需指定文件的相对路径即可。
匝道车道数量 main_speed speed yes 主路的限速值 ramp_speed speed yes 匝道的限速值 radius_of_curvature length yes 匝道的曲率半径 ramp_length length yes 匝道的长度 road_aids_type
泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传感器仿真、交通流仿真等功能，实现对自动驾驶算法的大规模仿真测试，持续提升自动驾驶算法的安全性。 在数据服务和训练服务的基础上，提
FileDataInfoPayload object 实际返回信息 meta_info MetaInfo object 元数据 表6 FileDataInfoPayload 参数 参数类型 描述 list Array of FileDataInfo objects 数据仓库的数据列表 page_info
智驾模型简介 通过与AI模型、大模型的结合，提供高精度自动标注能力，大幅度降低传统人工标注数据真值的成本。提供场景数据集生成能力，帮助自动驾驶模型训练快速扩充数据集，低成本获取难例数据集。提供多模态场景理解和检索能力，帮助客户在海量样本库快速、智能的分类和检索。 智驾模型授权操作步骤
） 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
显示各服务模块，支持续费和退订。 3 我的资源 显示购买的扩展资源包，购买扩展资源包可参考购买扩展资源包，支持续费和退订。 4 按需服务 显示合规脱敏服务，支持开通合规脱敏服务。 5 模型微调 显示智驾模型微调服务，支持开通智驾模型微调服务。 6 我的模型 显示智驾模型服务中的2D预标注、2D图像生成、场景
持占用状态。机器图片的左上角会出现释放按钮，只有占用中的用户可以释放。 图1 仿真器 加载场景 Octopus平台支持用户在仿真器中加载场景库中的场景，在线编辑、运行并回放。 单击进入在线仿真页面，单击页面右上方的“加载场景”。 选择加载场景方式。 选择需要加载的场景、泛化场景或测试用例。
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。
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