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{image-id-or-name} bash在容器内依次执行命令后commit为新的镜像。 或者采用dockerfile构建，参考如下： # 1、查看算法依赖，一般需要考虑使用的ubuntu版本、cuda版本、cudnn版本 FROM xxx/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20
在中间k-1帧中的标注框。具体步骤如下： 选中左侧工具栏“追踪 > 插值标注 > 线性插值/AI插值”，开启插值模式。 插值标注开启中，可通过左侧图标切换或使用快捷键切换插值计算模式（线性插值/AI插值）。 在第n帧选中一个追踪对象的标注框。 按c键将当前帧设置为关键帧。 图1 设置关键帧
经济的按包周期（包年/包月）计费方式，在充分了解价格详情后根据实际使用情况，购买需要的资源包。 计费说明 计费说明 04 API与SDK 通过Octopus开放的丰富API和调用示例，您可以使用并管理服务功能。 API文档 API概览 SDK参考 05 使用 Octopus可以为
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。
bel_meta_infos.json。标签文件中包含了当前任务所选择的所有标注物的基本信息。预标注结果中每个标注对象所需的标注物id，可通过此文件中的id字段获取。标注物文件内容示例如下。 [ { "id": 2085, # 平台上所建标注物的ID "name":
获取数据集根目录 dataset_dict= json.loads(os.getenv("DATASET_MAP")) # 训练任务最多可使用5个数据集，通过迭代方式获取每个数据集路径 DATASETS_DIR_LIST = [os.path.join(DATASET_DIR), path for
以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。 位置数据（gnss） gnss_raw .pb 通过卫星导航系统，定位车辆位置。 毫米波雷达（radar） RADAR_FRONT .pcd 工作在毫米波波段探测的雷达，探测车辆周围的目标位置，监测移动速度。
Content-Type 是 String 内容类型。填application/json X-Auth-Token 是 String 用户Token，通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值） 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
支持设置绝对位置和相对位置，设置相对位置时使用修饰器（position）和修饰器（lane）来给出相对值。 当初始位置需要车辆转换朝向时，通过设置pose_3d的orientation来设定朝向，以与所在车道朝向一致，例如车辆所在车道和road0呈90°夹角时，设置orientation的yaw为1
ingTargets为例） 逻辑场景的ALKS样例，本文只介绍CutOutMultipleBlockingTargets，更多参数介绍，请查看官方文档。 osc2.0场景 import standard scenario CutOutMultipleBlockingTargets:
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