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制作镜像（标注） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 环境变量使用说明 父主题： 镜像仓库
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：展示在训练服务创建的所有类型任务，包括任务的名称、类型、
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 故障恢复 更新管理 认证证书 安全风险知会
型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 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。
作业输入输出规范示例代码如下图所示： 图4 示例1 图5 示例2 构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例。 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py
按需计费 根据创建模型微调任务时使用的资源按需收费。 按需计费：规格单价 * 小时 模型费用 模型费用是在使用智驾模型服务多模态检索、场景识别、2D预标注、2D图像生成、3D预标注等功能时，调用API所产生的费用。 表5 模型计费项说明 计费项 计费模式 计费说明 计费公式 预标注
predicted_objects格式定义 构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例。 图4 Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run
显示合规脱敏服务，支持开通合规脱敏服务。 5 模型微调 显示智驾模型微调服务，支持开通智驾模型微调服务。 6 我的模型 显示智驾模型服务中的2D预标注、2D图像生成、场景识别功能，支持开通我的模型和购买套餐包。 父主题： 购买开通Octopus服务
写opendata_to_platform.yaml文件 构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 图8 示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata
作业输入输出规范示例代码如下图所示： 图2 示例代码 构建镜像 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例。 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining
ller名称在仿真器catalog中已经存在。 name为必选项，initial_bm非必选项。 主车必须命名为Ego，否则仿真器B将无法识别。 例1：主车，指定initial_bm Ego_name: string = "Audi_A3_2009_black" Ego_controller:
训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传
000像素。其中目标检测场景推荐上传鱼眼图片。 标注结果：目标检测和语义分割（混合）场景直接在原始图片叠加预标注结果显示，详情可参考下图。 单击“开始识别”，生成相关返回值。以下为标注结果示例。 目标检测 图1 目标检测标注结果 车道线检测 图2 车道线检测标注结果 语义分割（混合） 图3 语义分割（混合）标注结果
Octopus服务在攻击场景下，具备告警能力及自我保护能力。 Octopus服务提供了业务异常行为感知能力。 Octopus服务具备遭受攻击时的风险控制和应急响应能力。例如快速识别恶意租户，恶意IP。 Octopus服务具备攻击流量停止后，快速恢复业务的能力。 云服务域名使用安全及租户内容安全策略 Octopus服务
在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件，极大节省训练和测试的成本和时间。Octopus仿真服务预置了智能驾驶、主动安全、危险场景
信息等。上传数据集前请保证“.json”文件内容正确。“.json”文件编写的参考样例如下： 3D立方体框数据： 该文件说明适用于3D目标识别，3D目标追踪，3D联合任务。 { "frame_id": 11, #帧序号 "batch_task_id": 2284
问密钥 (AK)和私有访问密钥 (SK)。 准备待脱敏的数据包。 图商采集的数据在上传至八爪鱼平台前，需要对数据包中的文件夹梳理，便于脱敏识别，目录层级需为“根目录/数据存放文件夹”，根目录需为3创建的订单号。 上传至八爪鱼平台后数据路径：data/import-expresses/根目录/数据存放文件夹
音。 当前平台只支持h264编码的MP4可视化播放，非h264格式可视化播放不支持，只支持播放音频。 查询数据 可选择属性筛选，或输入关键字搜索数据。 导出数据 可选择数据导出至本地或OBS桶中，具体请参考导出存储数据。 删除数据 勾选单个或多个数据，单击列表上方的“删除”，可删除单个或多个数据。
件。 单个文件最大为100MB，文件夹最大为10GB，文件数量最多为10000。 每一级文件或文件夹路径最长不能超过255字符。文件路径最长不能超过896字符。 标注：通过现有的标注任务，快速创建新的数据集。 OBS：支持从对象存储服务（OBS）中导入数据集。 需提前将数据集上传
com/octopus-087679f0aa80d32a2f4ec0172f5e902b/image-10001:v1.0 、动作为pull，在本地一台安装了docker软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY swr.cn-north-1
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