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缩减资源发放时间（资源发放<30分钟）。 大模型赋能 盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理。自动驾驶场景理解代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成。自动驾驶场景生成，通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用。自动驾驶预标注，代替人工标注，支持2D、
数据来源为通用存储的数据集 参数 说明 数据来源 选择数据来源，此处选择“通用存储”。 数据类型 选择数据类型，可选择“图片”、“3D点云”、“音频”、“文本”和“视频”。 数据格式 选择数据格式，可选择“OCTOPUS”、“USER_DEFINE”和自定义格式。 标注状态 根据需要设置标注状态，可设置“未标注”、“已标注”。
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
标注工具和快捷键说明 标注平台提供多种标注工具和隐藏快捷键，满足不同标注任务所需，提高标注效率。 2D标注 2D标注任务较多，类型多样，故平台开发多种标注工具，辅助标注工作，提高标注人员标注效率。 表1 标注工具说明 一级图标 二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 拖动标注框。
令为docker build -f Dockerfile -t new_image:1.0 如果使用容器命令行方式构建，参考命令为docker commit {container-id} new_image:1.0 以下分别介绍“从0到1构建”和“从已有镜像迁移”两种制作方式。 从0到1构建训练镜像。
到该任务的创建时间、启动时间、运行时间、完成时间以及任务的状态等信息，同时展示任务下的所有场景的仿真评测结果，综合得分和运行结果，支持仿真软件回放场景以及将场景的结果进行信号查看。 任务分析 仿真任务得分高低，该任务是否通过检测，该任务使用的仿真算法控制质量如何由多个仿真评测指标从多个角度衡量评判。
String 可见范围 枚举值： PRIVATE(私有) PUBLIC(公开) image_repo_id 是 Integer 镜像仓库id，通过“获取镜像仓库列表”接口获取 最小值：1 image_version 是 Integer 镜像仓库版本号，通过“获取镜像仓库版本列表”接口获取
Long 更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 image_repo_id Integer 镜像仓库id image_version Integer 镜像仓库版本号 表6 DataProcessorConfigRequest
对于Dockerfile的统一构建方式如下： docker build –f [DockerfileName] –t [ImageName:ImageVersion] . 父主题： 制作镜像（数据集）
Long 更新时间，UTC标准时间毫秒时间戳 create_at Long 创建时间，UTC标准时间毫秒时间戳 image_repo_id Integer 镜像仓库id image_version Integer 镜像仓库版本号 表7 DataProcessorConfigRequest
1599625740054 | +--- 1599625740054.json 示例标注/推理文件 2D语义分割-Octopus.json { "image_meta_info": { "size": { "height": 1024, "width": 2048
1 对于Dockerfile的统一构建方式如下： docker build –f [DockerfileName] –t [ImageName:ImageVersion] . 父主题： 制作镜像（标注）
com/v3/auth/projects Content-Type: application/json X-Auth-Token: ABCDEFJ.... 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证：https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AK/SK认证 A
语音标注任务 语音标注任务是指对单段落语音或多段落进行语音标注，提供单段落和多段落语音标注模板工具，通过管理平台进行标签和属性的配置，支持智能语音交互场景下每一个细分环境的标注，也支持整个交互闭环的整体标注。支持讲话人属性（性别、角色等）配置，支持意图识别、问答标注和设备状态标注
z: 1.1412035414910402 transform_image2veh_matrix: rows: 3 cols: 3 data: [] transform_veh2image_matrix: rows: 3 cols: 4
520, "xmin": 900 } } ] } KITTI 目录 标注文件目录结构 +--- image_2 | +--- 000000.png | +--- 000001.png | +--- 000002.png +--- label_2
#标注任务状态：unlabeled、labeled、unconfirmed、confirmed、all五种 "sample_type" : "IMAGE", #样本类型：包含“IMAGE”、“POINT_CLOUD” 、“AUDIO”（音频）、“TEXT”（文本） "des_order" : "",
1628654064999.json 示例标注/推理文件 车道线检测-Octopus.json { "sample_type": "IMAGE", "inspection": 2, "label_task_id": "24352", "label_mode": "manual"
${BADCASE_RESULT}/records用户保存坏例记录文件位置。 示例命令： python ${SCRIPT}/eval.py --image ${DATASET} --output ${EVAL_RESULT} --model ${MODEL}/best.pt 内置指标评测：
帧文件数量 frame_size String 帧文件大小，包含单位 label_count String 标志物数量 custom_image String 自定义镜像，版本中没有则不返回 command String 脚本路徑，版本中没有则不返回 description String
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