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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
常规训练：基于数据集和用户算法训练新模型。 增量训练：基于用户导入的模型或已完成训练模型版本（可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择（最多选择10个模型版本）输入模型和版本,输出模型仓库。
种子地图的逻辑场景样例（仿真器B） 配合静态场景的种子场景，在本节提供了对应的适配仿真器B的逻辑场景样例。 straight merge split junction 父主题： 动静态配套样例
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
说明： 用例状态为“已关闭”和“已发布”的测试用例不允许删除和发布。 用例状态为“已关闭”和“编辑中”的测试用例不允许关闭。 用例再利用 单击用例名称后“操作”栏内的“另存为”，输入新的测试用例名称，可以测试用例进行复制。 历史结果对比 单击用例名称后操作栏内的“更多 > 历史结果对比”。
始速度为Ego_InitSpeed_Ve0，Ego设定了目标在主道右侧2车道上的目标点Target_position，仿真开始后激活Ego控制器（控制器会影响Ego去往Target_position的寻路算法，但目前仿真器B尚不支持寻路动作acquire_position），从车
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。
负责完成该项目的标注团队。团队需提前在创建团队中创建完毕。 预计总量 预计项目内所有任务的总量，即图片、3D点云、音频文件或文本总帧数。 数据类型 标注任务的数据类型。当前支持图片、3D点云、音频和文本四种类型。不同数据类型支持的文件格式请参见表2。 项目任务流程 除交付节点为必选之外 ，可自由选择其他任务流程节点。
1.1的场景预览，存在完整的逻辑场景文件时显示。 地图场景预览：逻辑场景文件缺失或部分缺失，逻辑场景文件解析失败或其他不支持动态场景预览的情况时显示。 动态场景预览 逻辑场景的动态场景预览同具体场景的动态场景预览相同，可参考具体场景的动态场景预览。 地图场景预览 逻辑场景的地图场
</ConditionGroup> </StopTrigger> 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 0.9.1的示例如下： Read the expected destination
line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLIDLINE，则认为主车的轮胎已经压到实线。 该
创建4D分割预标注任务步骤 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 > 3D预标注”。 选择“4D分割预标注”页签。 单击“新建任务”，填写任务名称和描述信息，其他可参考如下填写。 输入路径：
单击“标注类型”，选择合适的标注物。 完善标注信息。 选择音频的性别和额外属性，填写音频的内容和讲话人角色信息。 性别：选择讲话人的性别。 内容：描述当前讲话的内容。 角色：判断当前讲话人的角色。 属性：选择音频的额外属性。 修改标注音频。 鼠标悬浮到已标注的音频段落前后，出现方向箭
前时刻的状态要么是完全通过，要么全过程都是异常的，统计类型的指标需要以这种形式表示。 POINT_TYPE_NORMAL 该类型与其他类型相反，如果该类型的点存在，则表示对应的子类指标是通过的，Octopus用该类型保存主车到达终点的时间值。 父主题： 内置评测指标说明
规范管理 规范便于标注和审核人员在标注和审核过程中依据规范进行标注和审核，提高任务完成质量。添加规范的方式有以下两种： 规范管理中添加规范。 添加批次任务时，添加规范。 添加规范 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，进入项目内任务列表。
Service，CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务后，CTS可记录八爪鱼的管理事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。
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： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 开发环境：开发环境依托于已购买的集群算力，支持客户在浏览器窗口或线下IDE中进行交互式的算法或模型的开发和调试。 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。
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。 智驾模型授权操作步骤 数据准备。
vehicle_info = 1。 } Camera 采集的camera数据通过转换工具可以保存为”.jpg”图片数据。 Lidar 采集的点云数据通过转换工具可以保存为标准的pcd格式数据。 Gnss 对于卫星导航系统数据录制的消息格式，需遵循一定规范，其中部分字段为必选，其他请根据实际需要自由选取。
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