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同时Octopus自动驾驶云服务还提供多种编程语言的SDK供您使用，SDK的使用方法请参见SDK概述。 父主题： 使用前必读
选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。
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扫描确定目标大致位置，然后用2D图像检测来识别物体类别。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。
表1 SDK列表 编程语言 Github地址 参考文档 Java huaweicloud-sdk-java-v3 Java SDK使用指导 Python huaweicloud-sdk-python-v3 Python SDK使用指导 Go huaweicloud-sdk-go-v3
Comfort）检测 蛇行（Snake Driving）检测 碰撞（Collision）检测 车道保持（Lane Keeping）检测 限速（Speeding）检测 碰撞时间（Time to Collision）检测 车头时距（Time Headway）检测 在路（On Road
仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。 回放场景。 场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景，则支持回放场景。
仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。仿真任务得分大于等于60分为及格。 回放场景。 场景已运行成功且创建任务时选择录制所有场景，则支持回放场景。
目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题： 模型评测
语言标注任务的详情操作指导请参考语音标注任务。文本标注任务的详情操作指导请参考文本标注任务。 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称。 选择“批次任务列表”，单击批次任务的，单击子任务名称，进入标注子任务详情页面。
自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
他车行为---前车行为---前车紧急制动 检验规格： 检测在主车前方30米范围内的他车减速行为 前车的车速在1秒内从高于25km/h降低到低于5km/h 他车行为---旁车行为---切入 检验规格： 检测在主车前方30米范围内的他车切入行为 主车处于直行状态且车速高于10千米/小时
</Scenario> 为了到达终点的评测，一般建议延迟5s执行，等待评测检测成功。此处对应前文中的DelayTime。
示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本 允许自定义除启动文件以外的自定义脚本文件，可根据实际所需编写。 自定义模型文件 自定义模型文件“xxx.pb”，需要通过编写自定义脚本加载并使用。
智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 智驾模型管理
示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本 允许自定义除启动文件以外的自定义脚本文件，可根据实际所需编写。 自定义模型文件 自定义模型文件“xxx.pb”，需要通过编写自定义脚本加载并使用。
图1 仿真任务详情 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用的仿真算法控制质量如何由多个仿真评测指标从多个角度衡量评判。 仿真任务包含的仿真场景运行成功后，用户可以关注该仿真场景的得分，以及是否通过评测指标的检测。
选择“内置”，支持“分类”、“2D目标检测”、“3D目标检测”、“2D目标追踪”、“3D目标追踪”“2D语义分割”、“3D语义分割”、“车道线检测”八个类别。 选择“用户”，则不允许选择内置评测项，仅可使用用户自定义评测。
"serial_number": 0, "shape_type": "cube_3d", "label_meta_name": "大型车", "label_meta_id": 493 } ] } 示例推理文件 3D目标检测
如图4，界面左侧显示的是该评测文件包内的所有文件，以目录树的形式展示，支持编程语言的渲染，支持MarkDown文件的实时双屏预览。 图4 评测脚本在线编辑 新增文件夹：选中文件夹并单击，用户将新建一个该文件夹的子文件夹。
点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。
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