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通过十六进制码指定颜色，建议不同种类标注物颜色做明显区分。 标注物形状 支持点、圆、2.5D、矩形、OBB矩形、实线、虚线、多边形、立方体、音频、文本。具体参数请参考表2。 标注物描述 描述该标注物的主要作用，如标注对象、适用的标注场景等。 标注物额外属性 描述标注对象可能存在的特殊情况，如遮挡、截断等，支持自定义。
编译任务 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 创建编译任务 在左侧菜单栏中选择“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译任务”页签，单击“新建编译任务”，填写如下信息。 表1 新建编译任务 参数 描述 名称 设置
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。 创建编译镜像 在左侧菜单栏中选择“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译镜像”页签，单击“新建编译镜像”，填写如下信息。 表1 新建编译镜像 参数 描述 名称
自定义属性 数据处理只能识别带有标签的文件数据，进入通用存储后，用户可以给通用存储中的文件添加key-value映射关系的自定义属性。 创建自定义属性 在左侧菜单栏中，单击“数据资产 > 通用存储 ”。 选择“自定义属性”页签，单击“创建自定义属性”，填写基本信息。 单击“确认”，自定义属性列表可查看新建自定义属性。
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。 创建编译镜像 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 编译管理”。 选择“编译镜像”页签，单击“新建编译镜像”，填写基本信息。 图1 新建编译镜像 名称：包含中英文
specified time。 扮演网关或者代理的服务器无法在规定的时间内获得想要的响应。 请检查网关和代理服务器。 表2 Common-SDK错误码 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 400 octopus.000001 Request parameter verification
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
"https://octopus-raw-ee.../label-data/task-1368/data/txt/0000.txt" #音频源的obs路径url }, "label_task_id": 1691, #批次子任务ID "partitionId":
导出任务 导出数据集 单击数据集列表操作栏的“导出”，选择数据目的地。 数据目的地：默认选择OBS。 访问密钥：请输入访问密钥（AK）。 私有访问密钥：请输入私有访问密钥（SK）。 OBS目录：请指定数据集导出后存放的目录。 访问密钥ID（AK）和私有访问密钥（SK），在导入数据
场景挖掘 平台支持基于内置场景挖掘算法和场景识别大模型挖掘的能力，对数据包进行场景挖掘。具体操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，选择“数据资产 > 源数据包”。 选择“数据包”页签，执行场景挖掘。 勾选需要内置场景挖掘的数据包，单击“场景挖掘”。 单击操作栏中的“详情”，进入数据包详情，单击“场景挖掘”。
批导数据 原始数据采集完毕之后，需要将原始数据转换成适合Octopus平台的数据格式，以便于更快速地完成数据处理。 创建数据导入任务 在左侧菜单栏中，单击“数据处理 > 数据批导”。 选择“数据导入”页签，单击“导入”。 选择“对象存储导入”页签，填写具体信息。 选择目标数据包所
"sample_type": "POINT_CLOUD", #样本类型：包含“IMAGE”（图片）、“POINT_CLOUD”（点云） 、“AUDIO”（音频）、“TEXT”（文本） "des_order": "", #此份数据对应的原始数据包描述 "tag_names": [
开通我的模型和购买套餐包 在使用智驾模型服务场景识别、2D图像生成、2D预标注、3D预标注等功能之前，需先开通我的模型。开通后，我的模型是根据API调用次数收取费用，推荐您购买模型套餐包，价格比按需计费模式更优惠。开通服务和购买套餐包之后，您可以在“我的模型”区域查看开通状态和套餐包使用情况。
2D3D融合预标注 自动驾驶传感器中，各个模态有各自的优势和劣势。比如相机模态对visual appearance的感知更为准确，激光雷达模态对距离感知更为有效。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
数据导入 对象存储导入数据 把原始数据上传至平台前，可将数据包上传至对象存储中，从对象存储导入平台。操作步骤如下： 在左侧菜单栏中，选择“数据处理 > 数据批导”。 在“数据导入”页签单击“导入”，填写具体信息。 选择目标数据包所在的对象存储路径，平台将自动扫描该目录下所有子目录
符。 用途 选择模型仓库用途。 训练 标注 样本类型 选择样本类型。 用途为“训练”时：图片、3D点云 用途为“标注”时：图片、3D点云、音频、文本 标注 从下拉列表中选择标注（需提前创建）。 镜像用途 选择镜像用途。 用途为“训练”时：训练/评测 用途为“标注”时：预标注、预审核
标注样例 Octopus标注平台功能众多，类型复杂。为帮助用户更快适应标注平台功能，熟悉标注平台界面，开展业务。本节以较典型的标注任务为例，详细介绍标注平台对不同标注任务的操作指导，用户可参考操作指导，依据标注规范快速在平台展开标注。 人车类型图片标注任务 2.5D人车图片标注任务
种 "sample_type" : "IMAGE", #样本类型：包含“IMAGE”、“POINT_CLOUD” 、“AUDIO”（音频）、“TEXT”（文本） "des_order" : "", #此份数据对应的原始数据包描述 "tag_names" : [], #标签名称
使用流程 Octopus平台提供了从“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。本章节梳理了Octopus使用流程详解，此文档介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。 图1 Octopus的使用流程 表1 使用流程说明 流程
训练服务简介 训练服务模块上承接数据服务和标注服务两大模块，为自动驾驶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，使用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，
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