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人车类型图片标注任务 人车类型标注任务主要是对真实路采图片中出现的人物、车辆等进行标注。 绘制对象 绘制矩形框。 选择矩形图形工具（快捷键3，非小键盘）。 在标注列表中选择需要标注的类别（非必要，也可等标注完成后，右键修改类别）。 单击选择的第一个点，移动鼠标选择需要绘制的第二个，再次单击结束。
2.5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具。
车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧工具栏实线（快捷键2，非小键盘），进入绘制折线模式。
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。 模型可用于预标注、预审核、训练、评测、编译、推理等服务，下图介绍3种常见作业流程： 图1 新建空模型仓库归档训练作业产物 图2 预训练模型上云进行增量训练
Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在镜像仓库的镜像中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下：
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
处理界面。 收集信息 车辆名称、标定ID、驾驶模式、采集站点、驾驶路线、采集时间、和总数据量以及各类传感器采集的数据量。 如果数据包异常，一般是由于与数据包同名的yaml文件配置错误，可参照与数据包同名的yaml配置文件说明 ，修改文件内容，再次创建数据收集任务。 数据处理算子未运行完毕，不可回放。
ATH找到。 一般情况下，训练与评测定义为同一个引擎，主要包括算法或评测脚本运行所需要的基本依赖环境。用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以训练、评测镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： # 载入基础镜像，训练或评测引擎一般需包含cuda/
景区域左键单击正点，修正多边形。 图2 单击负点 重复单击正或负点，修正预测的多边形，直到多边形达到较好的效果。 图3 修正预测的多边形 一般情况下，单击3-5个点即可达到较好效果，如果超过10个点还未达到较好效果，则此对象的此次交互式标注基本无效，建议退出。 再次单击快捷键“z”键，可退出目标对象的交互式标注模式，
[CDATA[<SimCtrl><Stop/></SimCtrl>]]></SCP > </Action> ... </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。 xosc类型场景，OpenSCENARIO 1.0版本如下： Read
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。 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）。 选择标注类别。 标注下拉列表页选择一标注名，进入标注状态。
struct类型，又称结构类型，是一种由简单类型（例如int、float、string类型，scalar类型，简单的struct类型等）构建的复杂类型，一般用于表示抽象的道路结构，与地图文件中的具体的道路结构建立关联。osc2.0支持的struct类型有：odr_point、position_
当前支持两种方式添加标签：手动在线创建和导入标签。 表1 内置标签列表 场景分类 子类 标签 道路 道路环境 高速 城市快速路 城市主干道 一般道路 小区内部路 乡村道路 停车位 道路行驶阶段 驶入路口 驶出路口 道路中行驶 上匝道 下匝道 匝道中行驶 匝道分流 匝道合流 交通规则
orker0.modelarts-job-8f3a5ced-d3d0-486fa236-19a07 包含多个节点HOST地址，用逗号分隔，一般取第一个作为主节点通信地址。 主节点通信端口 VC_WORKER_PORT 6789 主角点通信端口，用户可从环境变量获取或自设定，推荐使用os
语音标注任务 语音标注任务是指对单段落语音或多段落进行语音标注，提供单段落和多段落语音标注模板工具，通过管理平台进行标签和属性的配置，支持智能语音交互场景下每一个细分环境的标注，也支持整个交互闭环的整体标注。支持讲话人属性（性别、角色等）配置，支持意图识别、问答标注和设备状态标注
l标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时的时刻点用哪种形式存储起来。目前Octopus使用的PointType共有以下4种类型： 表1 PointType类型 类型
y 道路---道路环境---城市主干道 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为town 道路---道路环境---一般道路 检验规格： 包含高精地图信息 主车行驶区域road级别type为unknown 道路---道路环境---小区内部路 检验规格： 包含高精地图信息
}, "tags" : [ "接管", "大客车", "停车位", "小区内部路", "乡村道路", "卡车", "一般道路", "轿车" ], "custom_attributes" : [ "city:tencent", "city:sunny"
训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本，一般不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。 推理服务：将模型部署为在线服务进行推理。 任务队列：展示在训练服
用和冲突等原因导致保存镜像失败。 建议要保存的镜像大小不要超过35GB，最大不能超过50GB，避免因容器引擎的限制导致保存失败。 镜像保存一般需要3-10分钟，届时实例状态处于“快照中”，保存成功后，实例状态会重新回到“运行中”。 编辑开发环境 “排队中”或“已停止”的开发环境支
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