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编辑测试脚本 镜像选择：下拉选择镜像。 镜像版本：下拉选择镜像版本。 运行命令：输入镜像的运行命令，具体命令根据镜像启动脚本确定。示例命令如：bash start.sh，python main.py等。 运行命令需满足以下条件： 不能为空。 必须是满足ASCII码的字符串。 不能包含特殊字符\@#$%^&*<>。
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 故障恢复 更新管理 认证证书 安全风险知会
智驾模型服务 智驾模型简介 多模态检索 模型微调 场景识别 2D图像生成 2D预标注 3D预标注 3D预标注车道线检测 服务监控 智驾模型管理
型，Octopus将抽帧任务分为图片抽帧和点云抽帧。 点云 点云是一种由激光雷达收集到的数据类型，包含三维坐标、反射强度等信息，用来检测和识别车行道路上的物体。 雷达会在车辆行驶过程中不断收集点云数据来了解周围的环境，并利用点云数据所获得的环境信息帮助车辆定位，提高车辆定位的精度。
次训练，达到二次调优的效果。 场景识别：支持选择本地图片自动识别场景，生成场景信息。 2D图像生成：用户可自定义生成图像的参数，快速生成满足客户需求的2D图像。 2D预标注：支持选择本地图片快速进行标注任务。 服务监控：用户可方便地查看场景识别、2D图像生成、2D预标注的监控数据。
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
camera_encoded_1,pandar --number 10 USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-hard-mining:0.1 本地调试 运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/tmp/output:/tmp/output
Dockerfile示例 启动命令： bash /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
包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令： docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0
libpcl-dev USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run
按需计费 根据创建模型微调任务时使用的资源按需收费。 按需计费：规格单价 * 小时 模型费用 模型费用是在使用智驾模型服务多模态检索、场景识别、2D预标注、2D图像生成、3D预标注等功能时，调用API所产生的费用。 表5 模型计费项说明 计费项 计费模式 计费说明 计费公式 预标注
显示合规脱敏服务，支持开通合规脱敏服务。 5 模型微调 显示智驾模型微调服务，支持开通智驾模型微调服务。 6 我的模型 显示智驾模型服务中的2D预标注、2D图像生成、场景识别功能，支持开通我的模型和购买套餐包。 父主题： 购买开通Octopus服务
ller名称在仿真器catalog中已经存在。 name为必选项，initial_bm非必选项。 主车必须命名为Ego，否则仿真器B将无法识别。 例1：主车，指定initial_bm Ego_name: string = "Audi_A3_2009_black" Ego_controller:
训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理，大幅缩短训练时间，提升训练效率。 支持上传自定义算法和自定义模型，提升算法泛化能力和识别率。 支持模型管理与评测，提高模型的准确性，持续提升自动驾驶安全系数。 仿真服务 以测试为核心。 提供车辆动力学仿真、自动驾驶算法仿真、传
数据集镜像Dockerfile示例 本章节介绍Dockerfile示例。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以数据集自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下： 数据集镜像不支持调用GPU资源。 # 载入基础镜像，用户可手动制作或拉取官方镜像
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。 Octopus服务具备遭受攻击时的风险控制和应急响应能力。例如快速识别恶意租户，恶意IP。 Octopus服务具备攻击流量停止后，快速恢复业务的能力。 云服务域名使用安全及租户内容安全策略 Octopus服务
信息等。上传数据集前请保证“.json”文件内容正确。“.json”文件编写的参考样例如下： 3D立方体框数据： 该文件说明适用于3D目标识别，3D目标追踪，3D联合任务。 { "frame_id": 11, #帧序号 "batch_task_id": 2284
添加文件：上传本地图片。只能选择JPG/JPEG/PNG文件，图片大小不能超过7MB，且不能超过10,000,000像素。 单击“开始识别”，生成相关返回值。2D预标注支持的标注类别详见2D预标注类别列表。 目标检测 图4 生成返回值 车道线检测 图5 生成返回值 语义分割（混合）
标注镜像Dockerfile示例 一般情况下，引擎主要包含预标注算法或预审核算法运行所需要的基本依赖环境，用户也可将预标注算法或预审核算法包内置在AI引擎中。 用户可使用命令行模式或Dockerfile模式进行构建。 以预标注自定义镜像为例，一般的镜像制作Dockerfile示例如下（xxx替换为实际路径）： #
PYTHON BIN PATH} 如果使用dockerfile构建，参考命令为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
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