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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）
py”，文本框内只需输入“xxx/xxx”。 用户无需输入启动文件路径的后缀“.py”，平台会自动添加。 当前只支持.py类型的启动文件。启动文件编写详细说明请参考算法文件说明。 文件路径只能包含数字、英文、下划线、中划线、点、斜杠和空格，且不能超过256字符。 参数列表 可以自定义bo
泛化场景 创建泛化任务 当逻辑场景状态为“解析失败”和“正在解析”时，无法创建泛化任务。 上传动态和静态场景文件的说明请查看Open SCENARIO2.0场景说明。 当逻辑场景文件版本为OpenSCENARIO2.0.0时，创建的泛化任务支持仿真器B。 在左侧菜单栏中单击“仿真服务
、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（xxx替换为实际路径）：
选择自定义评测和内置指标评测（“自定义评测”和“内置指标评测”至少选择一项）。 图3 选择自定义评测和内置指标评测 自定义评测： 评测脚本：可选，如果用户有其他自定义评测脚本，可勾选该项将选择的脚本路径挂载至容器内部，用户可使用${SCRIPT}进行引用。 评测启动指令：用户指定自定义评测的启动命令，根据用户选择注入以下环境变量：
人工标注指定物体，或自定义算法模型中关联特定标注物。 模板管理：提供预标注模板和人工标注模板，用户可根据需求选择。 脚本管理：用户可以根据自身业务的需要创建标注脚本，用于标注任务。 父主题： 标注服务
在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务
在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 单击页面右上角的“标签管理”，单击“ 导入标签”。 图1 导入标签 单击 “添加文件”，单击“确定”，将编写好的.ttl格式的文件（标签树）上传。上传成功后刷新页面，可以在页面上看到新导入的标签树。 .ttl格式文件可参考导出已有的标签树文件。
可以自定义boot文件的启动参数，需要在评测脚本中定义。允许添加的参数个数不超过20个。 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。 Value：只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 参数命令 参数命令为运行启动脚本的she
模板管理：提供预标注模板和人工标注模板，用户可根据需求选择。 脚本管理：用户可以根据自身业务的需要创建标注脚本，推送和拉取对应引擎的镜像，用于标注任务。 用户管理：可为任务提供角色分配，对所有团队下普通用户进行管理。 创建团队 创建项目 创建标注物 创建标注脚本 创建标注模板 训练服务 训练服务模块上
可以自定义boot文件的启动参数，需要在评测脚本中定义。允许添加的参数个数不超过20个。 Key：只能由英文、数字、和特殊符号（,-_）组成，且需要以字母开头 。长度不超过64个字符。 Value：只能由英文、数字和特殊符号（\/,.[]-_）组成 。长度不超过512个字符。 参数命令 参数命令为运行启动脚本的she
训练服务操作引导如下： 算法管理：负责管理用户上传的符合平台规范的算法。 训练任务：用户选择训练算法和训练数据集创建训练任务进行训练。 模型评测：负责管理评测脚本、评测任务和评测对比任务。 编译管理：包含编译任务和编译镜像。训练产生的模型版本，一般不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，模型编译成车载芯片识别的产物。
选择自定义评测和内置指标评测（“自定义评测”和“内置指标评测”至少选择一项）。 图3 选择自定义评测和内置指标评测 自定义评测： 评测脚本：可选，如果用户有其他自定义评测脚本，可勾选该项将选择的脚本路径挂载至容器内部，用户可使用${SCRIPT}进行引用。 评测启动指令：用户指定自定义评测的启动命令，根据用户选择注入以下环境变量：
模型评测 创建评测脚本 创建评测任务 父主题： 训练服务
标注管理 标注管理 脚本管理 模板管理 父主题： 标注服务
件COPY到系统的/usr/bin目录下，便于在前端界面填写评测镜像的运行命令时直接填写该二进制文件的名称即可。在镜像中新建一个shell脚本来运行评测代码也是可以接受的方案。 实时评测 图2 实时评测 仿真平台定义了eva.proto，用于支持用户自定义实时评测的功能，具体的proto字段说明见其他相关文档。
件COPY到系统的/usr/bin目录下，便于在前端界面填写评测镜像的运行命令时直接填写该二进制文件的名称即可。在镜像中新建一个shell脚本来运行评测代码也是可以接受的方案。 父主题： 评测管理
由“批次子任务名称-任务名称”组成，批次子任务名称不可修改，任务名称可自定义。 审核比例 预审核默认比例为100。 审核模型 选择审核模型和版本。 标注脚本 选择标注脚本。 资源规格 当前项目中可用的资源规格。 优先级 设定任务的优先级，数值取[-50,50]的整数，数字越大，优先级越高。 可一同预审核
/home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile -t guikong:0.1 容器启动脚本示例 Resim结果转json示例 Json转pb文件示例 本地调试 命令示例： docker run -v ${HOME}/worksp
标定数据记录车辆本身以及车辆上传感器的配置信息，一个标定项对应一个传感器标定文件。Octopus标定文件需满足标准，平台会对上传的每个标定文件名、格式和类型做检查。 本地编写标定文件 当前支持车架配置以及传感器标定信息配置：车架配置、相机以及激光雷达。 以创建激光雷达类型传感器标定文件为例详细说明，创建一个名为“pandar_40
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