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Dockerfile示例 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 数据集镜像不支持调用GPU资源。 以数据集自定义镜像为例,一般的镜像制作Dockerfile示例如下: # 载入基础镜像,用户可根据数据集处理任务的实际需要选择合适的镜像环境,例如ubuntu:latest
消息topic格式示例 消息topic具体格式要求请参考“消息topic格式规范”。接收到的消息topic示例请参考如下示例: Vehicle Gnss Ego_tf Object_array_vision Tag_record Control Predicted_objects
消息topic格式规范 Vehicle 对于车辆自身基本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。 表1 vehicle消息格式规范 格式名称 说明 VehicleInfo 车辆信息 消息格式中部分参数为必选,如使用该数据类型,则不可缺少
车道线检测 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999
2D预标注 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务,也可以修改“当前生效在线服务”,修改为模型微调后的迭代模型部署的“运行中”的在线服务。2D预标注当前支持多种预标注功能: 目标检测:主要用于鱼眼图片的预标注。 语义分割(混合):支持鱼眼图片和普通图片的预标注。 车道
查看源数据包 原始数据包含车辆采集的各类传感器数据信息,数据导入任务创建完毕后,平台对数据包进行扫描,此模块展示导入成功的数据包。 数据包列表 在左侧菜单栏中,选择“数据资产 > 源数据包”。 在“数据包”页签,默认显示数据包列表。 单击列表右上角,可切换至图片视图。 表1 图表视图相关操作
转换后数据格式 Octopus平台支持将上传的Rosbag格式转换为OpenData格式。 数据类型 Octopus平台对数据有以下要求: 数据类型:包括各传感器数据、车辆数据、目标推理数据、自车坐标姿态以及标签记录数据等。 数据格式:Octopus OpenData格式。其中相机采集数据文件后缀为“
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修饰器(Modifiers) 修饰器(speed) 用途:设定动作主体actor在当前阶段的速度。可以修饰初始动作assign_init_speed 。 参数: 表1 speed参数 Parameter Type Mandatory Description speed speed
语义分割点云标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注点云图像中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 绘制对象 单击大规模3D语义分割任务,单击任意一帧,进入人工标注。 单击左侧标注工具栏,选择对应的标注工具。 选择对应的标注类别。 绘制标注物。 修改标注物。 将其他标
开通合规脱敏服务 在使用数据合规脱敏能力之前,需先开通合规脱敏服务。合规脱敏支持人脸,车牌,点云,GNSS,高程脱敏能力。开通合规脱敏服务后,会根据处理脱敏数据量按需计费,您可以在费用中心查询费用账单。 开通服务 登录Octopus服务平台,在左侧菜单栏中单击“总览”。 单击按需
创建用户并授权使用服务 如果您需要对您所拥有的Octopus进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),通过IAM,您可以: 根据企业用户的职能,设置不同的访问权限,以达到用户之间的权限隔离。 如果华
创建对象存储服务 Octopus云服务使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此,建议您在使用Octopus云服务之前先创建一个OBS桶,然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
实体设置(Entities) 车辆和控制器(Vehicle and controller) 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controll
环境变量使用说明 镜像运行时,会向运行环境注入部分默认文件配置: 表1 环境变量说明 任务名称 文件名 环境变量 预标注任务 待标注数据集目录 OCTPS_DATASET_DIR="/tmp/…/data" 模型仓库中的模型算法目录(非内置) OCTPS_MODEL_DIR="/
straight城区直行 用途:创建straight城区直行的静态场景(地图) 参数:参数如下表 表1 straight城区直行参数 Parameter Type Mandatory Description lane_width length yes 每个车道宽度。 left_lane_num
SLAM构图简介 本任务旨在为4D-BEV数据自动化预标注提供点云地图,进而辅助车企构建自动驾驶车端BEV算法训练提供数据真值生成能力。 本任务将依赖融合定位、运动畸变校正、闭环检测和点云融合等能力构建,对多源传感器数据进行SLAM位姿解算,并在八爪鱼平台上展示激光点云融合结果。
场景剧本(StoryBoard) 执行顺序(Execution sequence) OSC2.0场景剧本StoryBoard通过执行顺序Execution Sequence和触发器Trigger来支持用户设计各种场景。StoryBoard中有parallel和serial两种执行
目标追踪3D Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1611801018801 | +--- 1611801018801.json | +--- 1611801018801.pcd +--- 1611801024401 | +--- 1611801024401
与datahub对接的算法镜像制作 图1 算法镜像 如上图所示,算法与仿真平台datahub通过grpc连接,通过接收osi数据作为输入,并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb,用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接data