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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：
蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是用较少的采样次数，来达到与多次蒙特卡洛采样相同的结果，并且涵盖更全面的边界点。 如下图所示，同样对于µ=0，δ=1的正态分布，可以利用更少的采样点得到相同的分布，并且不会产生明显的聚集现象，边界值也能更容易获取到。 图2 拉丁超立方采样 联合概率分布采样
蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样 拉丁超立方采样 拉丁超立方采样的目的是
资源管理 集群纳管详情中展示集群的节点资源和资源规格分配情况。给节点增加标签，确认节点的用途，在资源规格中，给各个资源用途分配资源规格，支撑任务执行。资源不足时，用户需要单独购买扩展资源包。 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中单击“运维配置 > 集群纳管 ”。
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。 前提条件 开通相应服
参数，这些参数都有一定的取值范围，根据这些参数可以派生出任意数量的具体场景。 逻辑场景库是不同逻辑场景的数据集合，以树状结构的形式表现出来，便于对逻辑场景进行统一的、有效的组织、管理和应用，比如当用户想系统管理和方便查看超车的逻辑场景，可以将所有超车相关的逻辑场景加入一个场景库中。
通行速率用于评价主车在场景中从起点到终点的效率，主车越快到达终点，则通行速率越高。 本设计取通行速率的默认阈值为0m/s，即如果主车平均速度小于等于0，则该指标不通过。 通行速率指标可有效避免主车一直不动，其他评测指标均通过，导致得分却很高的情况发生。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为：speedX。
查看集群纳管 运维配置提供集群纳管，由平台管理员账号进行管理和配置。集群提供多种节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制
当规控算法未通过某些评测指标后，评测分数应能反映算法的性能表现。 本设计根据指标的重要程度将其分为三大类： 主要指标（以下简称A类）。 次要指标（以下简称B类）。 未定义重要度指标（以下简称C类）。 本设计提供如下三种内置的评分方案： AB类log函数评分。 AB类均匀权重评分。
点云标注任务 点云标注任务是指根据标注规范对点云图像中出现的车、人等标注物进行标注。点云距离单位默认为米。 图1 点云标注任务 绘制对象 单击点云标注任务，单击任意一帧，进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“智能缩框标注”（快捷键b）。 图2 选择标注工具 选择标注类别。
数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发
数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发
象区域的点)或负点（非目标对象区域的点）， 自动得到较优的多边形。具体步骤如下： 单击快捷键“4，非小键盘”，进入多边形绘制状态。 单击快捷键“z”键进入目标对象的交互式标注模式， 页面右上角出现“交互式分割已开启”字样。 在前景区域，通过鼠标左键单击正点(目标对象区域的点)，得到预测的多边形。
删除数据 单击操作栏中的“更多 > 删除”，删除已添加至待发布区的数据。 日志 单击操作栏中的“更多 > 日志”，界面跳转至日志列表，在日志列表可查看或者下载日志。 导出 单击操作栏中的“更多 > 导出”，导出待发布区域的数据，具体请参考导出任务。 上传文件 本地数据集且状态为中断或初始化，单击“上传文件”上传文件。
注功能。 前提条件 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 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 选择“3D预标注”页签。 单击右上角的“添加文件”。 完成文件上传信息。 目标检测 图1
确认付款。 查看我的资源配额 在“总览”页面“我的资源”区域查看资源配额情况。 OBS存储：包括购买基础包中的OBS存储资源和扩展资源包中的OBS存储资源。 SFS存储：包括购买基础包中的SFS存储资源和扩展资源包中的SFS存储资源。 资源列表：展示购买的所有扩展资源包、状态等信息。
自动驾驶云服务中，为了最大化资源利用率，租户的子用户可以共享计算资源用于运行容器化的作业。这意味着租户的不同子用户的容器化处理作业可以运行在同一个计算节点上，共享节点的CPU、内存、磁盘、操作系统内核等资源，这里就会存在容器逃逸的风险。 自动驾驶云服务适用于您的子用户是可控的、可信任的场合，不适用于子用户
p，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文
些场景需要特定次数的激活预警：例如当一个场景中主车驾驶过程中会碰到n个盲区，此时必须正好激活n次才能证明主车算法通过；因此支持让用户设置各项子指标是否需要预警和期望的预警次数； 默认期望的预警次数为-1，此时只要该预警功能激活至少一次，则评测项通过；当设置期望的预警次数为正数或0
p，Traffic。 自动推荐标签的依据为：OpenSCENARIO元素到OpenLABEL标签体系元素的映射，主要为OpenSCENARIO的Environment和Entity字段到OpenLABEL的Weather和RoadUser标签树的映射。 图3 选择标签 Json文
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