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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,将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,从
及人员标注效率统计。项目详情分为项目概览、关联题库以及人员详情。 数据类型为音频和文本的项目,暂不支持关联题库。项目详情分为项目概览和人员详情两部分。 项目概览 项目概览包括项目信息、项目今日状态以及项目相关数据图表统计,管理员可以快速掌握项目当前进度。 项目信息:项目名称、项目
与datahub对接的算法镜像制作 如图所示,算法与仿真平台datahub通过grpc连接,通过接收osi数据作为输入,并将算法内部信号输出到datahub。 仿真平台可以生成仿真的osi和算法pb,用于3d回放展示和算法的白盒化评测。 具体grpc连接datahub的代码可以参考八爪鱼提供的demo样例。
Lane.classification.type.TYPE_NONDRIVING,则认为主车在路检测不通过。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:暂无。 该指标的异常时间点记录类型为:POINT_TYPE_POINT。 父主题: 内置评测指标说明
情。左侧显示统计信息,右侧支持标注数据和预测数据在图像上的对比可视化显示。 图6 坏例判别详情 保存数据集:单击右上角“保存为数据集”,可将存在坏例判别的数据保存到新数据集中。数据集各属性沿用原始评测数据集,例如“数据类型”、“标注状态”、“数据格式”等。 评测结果 显示模型的评测结果,例如“模型评测结果字典
Double 创建时间。 最小值:0 updated_at 是 Double 更新时间。 最小值:0 labels 是 Array of LabelBriefSrlz objects 场景所关联的标签。场景标签体系为树状结构,按照OpenLABEL标准进行设计。 gen_scenario
相关参数说明 名称 环境变量 默认值 备注 数据集目录 DATASET CCE: /tmp/data/dataset ModelArts: /home/ma-user/datasets 数据集在训练任务中的存放路径,可自行获取各种数据集信息。 数据集映射 DATASET_MAP {key1:
鼠标悬浮上去,会在右上角列出所有trigger的内容。 数据图表 单击“数据源”,选择“添加数据源”。 选择数据源后,数据图表显示选择的评测对象。 当3D回放在播放的同时,数据图表中会有标准线跟随时间轴同时移动。 图2 数据图表 感知物体类型 由于各类仿真器对交通参与物类型的覆盖
请参考续费管理。 图1 续费 退订 如需退订,请在服务和资源右侧的“续费管理”处进行退订操作。退订相关操作请参考退订管理。退订后,系统中的数据将被永久清理,无法恢复,请谨慎操作。 图2 退订 父主题: 购买开通Octopus服务
Double 创建时间。 最小值:0 updated_at Double 更新时间。 最小值:0 labels Array of LabelBriefSrlz objects 场景标签。场景标签体系为树状结构,按照OpenLABEL标准进行设计。 gen_scenario String
Octopus可以为您提供数据资产、数据处理、标注服务、训练服务、仿真服务、智驾模型服务等应用工具,确保自动驾驶规模合规、安全、可度量,版本快速集成。 数据资产 地图管理 标定管理 源数据包 数据场景 数据集 数据缓存 模型管理 通用储存 数据合规 数据递送 数据脱敏 数据处理 数据批导 数据处理 回放仿真
统计信息 在批次子任务的“统计信息”页面,可查看该任务详情,项目任务流程以及标注对象统计信息。 任务详情:任务名称、数据类型、标注状态、任务包含的标注信息等。 图1 任务详情 项目任务流程:显示任务当前进度情况。 图2 项目任务流程 标注框数统计:人工/预标注对象数量统计。 图3
从上至下依次是: 复制上帧 对比上帧 同步追踪数据 显示轨迹线 添加轨迹点 插值标注 复制上帧:将上一帧标注框完全复制到当前帧。第一帧不可用复制上帧功能。 对比上帧:标注界面分为两部分,左图是上一帧点云,右图是当前帧点云,可对前后两帧信息进行对比。 同步追踪数据:选中标注物后执行该操作可将当前
八爪鱼自动驾驶云服务-基础版 支持数据、标注、训练、仿真4个基础服务功能,不含在线仿真,需单独购买license。 自动驾驶仿真云服务-基础版 仿真场景库、大规模并行仿真、仿真评测体系。基础版允许并行任务数50个。 自动驾驶数据云服务-基础版 具有RosBag数据解析能力,内置了50+的场
智驾模型服务 ALL ALL √ x 数据资产 ALL ALL √ √ 数据合规 数据合规递送 创建合规订单 √ x 获取合规订单列表 √ x 获取合规订单配置信息 √ x 更新合规订单状态 √ x 获取合规数据包列表 √ x 推送合规数据包 √ x 合规处理模板 创建合规处理模板
RESULT= "/tmp/result" 数据集目录 DATASET="/tmp/data/dataset/" 评测任务 评测结果目录 EVAL_RESULT= "/tmp/result" 模型版本文件目录 MODEL="/tmp/data/model" 数据集目录 DATASET= "/t
实现更加精细的测试控制,需要额外提供一个测试脚本实现与仿真器中的交通参与物和算法内部数据的交互。 图1 测试用例和测试套件 如上图所述,测试脚本能同时仿真器数据运行时RDB数据和AD算法的内部数据,如通过RDB判断主车与前车距离小于20m,可发送某个控制信号给算法改变esp状态,
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。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集:选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在,则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注: 图3 人工标注 任务类
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。 选择数据集。 图2 选择数据集 数据集:选择相对应的数据集或标注导入、导出数据集。 数据集中的标注物如果已经存在,则标注物信息以数据集中为准。 完成“标注设置”。 任务类型为人工标注: 图3 人工标注 任务类
增量模型目录 MODEL_PATH="/tmp/data/model" 训练产物目录 TMP_RESULT_PATH= "/tmp/result" 数据集目录 DATASET_PATH=" ['/tmp/data/dataset/dataset-0']" 评测任务 评测结果目录 TMP_RESULT_PATH=