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加标签,确认节点的用途,在资源规格中,给各个资源用途分配资源规格,支撑任务执行。资源不足时,用户需要单独购买扩展资源包。 用平台管理员账号登录Octopus平台。 在左侧菜单栏中单击“运维配置 > 集群纳管 ”。 单击CCE类型的集群名称,如“cce-user-job”,进入纳管详情界面。
当考试记录的状态为终态(判卷失败、已通过、失败)时,方可进行删除操作。 只有一条未通过记录不允许删除。 当考试记录生成后,由对应的标注员或者审核员登录系统,单击“考试记录”名称,根据提示就可以进行考试。 父主题: 培训考试
注,具有满足自动驾驶所需的标注工具,同时支持预标注。 自动驾驶训练云服务-基础版 为自动驾驶研发提供方便易用的训练平台,让用户无需过多关注底层资源,专门聚焦核心算法开发。 自动驾驶合规云服务-基础版 提供数据硬盘递送、数据监管服务。 购买服务 登录Octopus服务平台,在左侧菜单栏中单击“总览”。
ramp_lane_num。 如果希望车道属性需要搭建同一方向,不能存在left和right属性同时出现,可以将left_lane_num设置为0。 父主题: 领域模型设计
Octopus服务具备资源池和隔离能力,避免单租户资源被攻击导致爆炸半径过大风险。 Octopus服务定义并维护了性能规格用于自身的抗攻击性。例如:设置API访问限制,防止恶意接口调用等场景。 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。
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 任务类型:有人工标注和预标注两种。此处以人工标注为例。 标注物:标注模板和项目内标注物至少选取一种。
当批次子任务配置并启动了预审核任务时,预审核任务界面才会显示预审核任务详情。 预审核结束后,单击任务名称后“操作”一栏内的“ 审核”,设置审核比例。 图4 审核比例 单击任务名称,单击任意一张图片,进行人工审核。 审核图片标注符合规范,整张图片无错误,则该图片审核通过,勾选“审核通过”,并保存。
ead_vehicle的位置更改主车Ego的速度。 使用xyz坐标创建终点时,由于匝道地图泛化会使终点偏移,建议在创建测评任务时为检测终点设置合适的半径,例如"到达半径5m"。 地图文件(odr) scenario Split: m_scene: scenery
API文档 API概览 SDK参考 05 使用 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
COMMON_DATASET(数据集) name 否 String 名称模糊搜索 最小长度:1 最大长度:64 status 否 String 版本状态筛选。例:如果设置status=PUSHED,则接口只返回至少包含一个状态为“创建成功”的版本的镜像仓库,且其version_num字段的值为仓库中状态为“创建成功”的版本数量。
Datahub模式,目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”,设置评测标准。 内置评测配置:请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像:请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
Datahub模式,目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 图3 算法配置 评测项配置 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”,设置评测标准。 内置评测配置:请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像:请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
法的白盒化评测。 Datahub模式,目前暂不支持配合仿真器的帧同步模式。 评测项配置。 用户可选择“内置评测配置”和“自定义评测镜像”,设置评测标准。 内置评测配置:请选择“评测管理”服务中创建成功的内置评测配置。 自定义评测镜像:请选择在“评测管理”服务中创建成功的自定义评测镜像。创建评测镜像请参考创建评测镜像。
急转向(Steering)检测 侧向加速度过大会对车辆的侧倾稳定性和乘员体验造成不良影响,急转向检测的目的是判断主车在行驶过程中,侧向加速度是否过大。 侧向加速度的阈值设置为2.3 。 该指标关联的内置可视化时间序列数据为:accY。 该指标的异常时间点记录类型为:POINT_TYPE_POINT。 蛇行(Snake
root 构建镜像 sudo docker build --no-cache -f Dockerfile -t rosbagmask:0.1 . 本地调试 准备一个待处理的rosbag包。 sudo docker run -v ${HOME}/data/test.bag:/home/main/test
变量${ALGORITHM}至容器中,并在“评测启动指令”文本框内输入环境变量提示信息。 数据集 选择普通数据集或缓存数据集。 评测配置 设置评测配置,详情请参考3。 选择自定义评测和内置指标评测(至少选择一项)。 自定义评测: 创建自定义BadCase判别:当类别选择“2D、3
octopus deleteAnnotationScripts 批量删除标注任务 octopus deleteAnnotationSubTasks 设置标注任务的审核比例 octopus updateAnnotationSubTaskQualityInspectionRatio 更新标注子任务流程
为保持兼容性,数据中存入三种坐标系的位置数据。 一是经纬高的WGS84坐标系位置数据。 二是UTM坐标系位置数据,如果无经纬高和UTM坐标信息,该部分字段设置为0。 三是局部SLAM坐标系位置数据,以米为度量单位。如果提供了经纬高和UTM,则x、y、z字段可置为零,如果无法提供经纬高和UTM,则
le开始以15mps为目标加速(加速动态受到加速度值CutInVehicle_SpeedChange_RatePeak的影响,此处ALKS设置的默认加速度为0.0mps,可以根据需要更改),同时变道切入Ego所在车道,10000s后激活Ego的controller,40s后停止场景(激活时间与场景停止时间可修改)。