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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（快捷键5，非小键盘）。
语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮，（快捷键4，非小键盘）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3
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。 图1 点云标注任务 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）。 图2 选择标注工具 选择标注类别。
实体设置（Entities） 车辆和控制器（Vehicle and controller） 通过车辆名: vehicle的方式来为车辆命名。通过keep(it.name == 指定车型名称)的方式来指定车辆类型。通过keep(it.initial_bm == 指定controll
镜像制作（仿真） Octopus仿真服务平台定义了一些proto接口，用于支持用户自定义评测等功能。这些自定义功能通常以镜像的形式上传到云仿真平台，然后参与到业务运行流程中。 本文档对常见业务功能的镜像制作进行指导说明。 自定义评测镜像涉及的样例代码，如有需要，请联系相关人员。
3D预标注 3D预标注当前支持目标检测和目标分割两种标注功能。 前提条件 在服务控制台“总览”>“我的模型”区域，开通“2D图像生成”服务，具体操作步骤请参考开通我的模型和购买套餐包。 操作步骤 在左侧菜单栏中选择“智驾模型服务 > 3D预标注”。 选择“3D预标注”页签。 单击右上角的“添加文件”。
智驾模型管理 智驾模型微调后，需要对模型进行评测，并把模型部署到环境上进行推理，方便用户使用自己的数据训练得到专属模型进行推理，及比对训练效果。 智驾模型 在线服务 父主题： 智驾模型服务
road_aids_type 匝道类型，用于静态场景的split场景和merge场景。 road_aids_type list ENUM_ROAD_AIDS_TYPE = ("DType-1", "DType-2", "PType") DType-1（直接式1）： DType-1
什么是Octopus 自动驾驶云服务（Octopus）是面向车企、研究所的全托管平台，在华为云上提供自动驾驶数据云服务、自动驾驶标注云服务、自动驾驶训练云服务、自动驾驶仿真云服务、自动驾驶大模型云服务、配置管理服务，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 “一站式”是指自动驾驶
个人数据说明 Octopus自动驾驶服务平台在自动驾驶开发的过程中，在以下场景中需要您同意授权我们收集和使用您的内容数据，其中可能包括个人信息或个人敏感信息，对于这部分数据您有义务根据所适用国家的法律制定必要的用户隐私政策并采取足够的措施以确保用户的个人数据受到充分的保护。 表1
镜像制作（训练） 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。 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
什么是Octopus 自动驾驶云服务（Octopus）是面向车企、研究所的全托管平台，在华为云上提供自动驾驶数据云服务、自动驾驶标注云服务、自动驾驶训练云服务、自动驾驶仿真云服务、自动驾驶大模型云服务、配置管理服务，帮助车企以及研究所快速开发自动驾驶产品。 “一站式”是指自动驾驶
领域模型设计 以下为4个种子场景可以泛化的参数及范围，请确保在编写odr文件时各参数在以下描述范围内。 straight城区直行 merge匝道合流 split匝道分流 junction路口 one_way_junction单行线路口 父主题： 静态场景（地图）
流程指引 本文旨在帮助您了解Octopus仿真服务入门使用的基本流程，帮助您更快上手Octopus仿真服务。 操作流程 Octopus仿真服务的流程如图1所示。 图1 Octopus仿真服务全流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 镜像仓库 镜像仓库 平台为用户提
模型评测 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。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
Octopus开发基本流程？ Octopus是一站式自动驾驶开发平台，从数据收集上云，到自动化处理数据，自动或手动标注数据，创建并增量更新数据集，并将数据集用于模型训练，以及基于特定场景的在线仿真，用户都可以在Octopus平台上完成。 图1 Octopus开发流程 采集数据 指
数据场景 Octopus平台处理完原始采集数据后，平台支持内置和自定义场景挖掘算法，可自动提取对应场景行为的片段，展示在数据场景模块中。用户可将其生成单个仿真场景片段，为后续仿真开发做准备。 数据场景依赖以下三个topic：ego_tf(主车定位)、 object_array_v
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
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：Rosbag包+与数据包同名的yaml文件，单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式（内必含O
上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前，请仔细阅读本章节，确保上传数据格式符合平台要求，有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式：单包上传大小小于100G。 转换后数据格式：OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数
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