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'empty_dir/output') lidar_process_num = os.getenv('lidar_process_num', 5) # lidar数据进程数 # 用户自定义环境变量 rosbag_version = os.getenv('rosbag_version', '1') # rosbag版本，取值为'1'或'2'
模型文件说明（训练） Octopus模型管理模块，支持用户上传模型，并将其用于模型评测、模型编译任务。如果需要将模型用于内置评测模板评测，除模型文件外，需另外包含推理启动文件： customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件，文件名称可自定义，将该文件置于模型目录下。
3D多帧预标注 3D多帧预标注当前支持多帧检测和连续帧检测两种标注功能。支持的3D预标注类别为：行人、自行车、摩托车、卡车、公交车、小汽车。 创建3D多帧预标注任务步骤 在服务控制台“总览 > 我的模型”区域，开通“预标注”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务
步骤五：创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
仿真任务 任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下： 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 并行仿真”。 选择“任务配置”页签，单击“新建任务配置”，参考下表配置仿真任务基本信息。 图1 创建任务配置 表1
4D分割预标注 4D分割预标注支持对大点云输入文件进行标注。支持的3D预标注类别如下： Pedestrian（行人）、Bicycle（自行车）、Motorcycle（摩托车）、Truck（卡车）、Bus（公交车）、Car（小汽车）、Trailer（拖车）、Construction
任务配置 任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法。评测配置提供评测依据。场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：
评测脚本 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。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。 Octopus平台提供评测脚本管理功能，支持用户创建、删除、编辑、在线编辑、查询评测脚本等功能。 创建评测脚本
模型仓库 模型仓库介绍 模型管理模块支持以模型仓库的方式对模型进行纳管和归档，每个模型仓库中又可以创建若干个模型版本，方便对同类模型统一管理。 模型包含镜像和文件两部分。其中镜像与模型仓库绑定，也就是说同一个模型仓库的版本共享一个镜像；文件存储在对象存储（OBS）中， 各个版本的文件一般不同。
训练算法 平台支持算法创建。用户可通过指定算法的运行镜像和上传符合平台规范的算法文件来完成算法的创建，创建的算法可用于训练任务中。创建训练算法时可根据算法类型单独上传训练文件或将训练文件放置在镜像中，通过选择对应镜像时获取算法文件。 添加算法 准备数据。 准备用途为“训练/评测”的镜像和版本，详情可参考镜像仓库。
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