使用流程
Octopus平台提供了“数据准备 → 标注数据 → 训练模型 → 仿真任务”的全流程开发，针对每个环节，其使用是相对独立自由的。
本章节梳理了Octopus使用流程详解，介绍其中一种方式完成自动驾驶开发。
| 流程 | 子任务 | 说明 | 详细指导 |
|---|---|---|---|
| 数据准备 | 创建算子 | 基于业务数据在Octopus中创建数据处理的算子。 | |
| 数据批导 | 向Octopus平台导入原始数据包。 | ||
| 数据处理 | 数据导入后，根据不同用途，选择不同算子，对数据包进行数据处理。 | ||
| 标注数据 | 设置团队 | Octopus标注服务提供团队管理，为不同团队分配不同项目。 未分配到标注项目的团队不能查看该标注项目信息，保证标注任务的私密性及安全性。 | |
| 创建项目 | 项目内包含多个标注任务，在创建项目时需绑定标注团队，指定团队完成项目内的标注任务。 | ||
| 标注任务 | 根据不同角色分配不同标注任务。 | ||
| 训练模型 | 训练算法 | 创建训练作业前需要先选择算法，可以使用Octopus内置的算法，也可以自定义算法。 | |
| 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，用于衡量一个模型及其标注结果的可信度。自动驾驶领域的模型多用于目标检测，如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 | ||
| 编译镜像 | 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持的可识别的文件，编译镜像模块支持对编译镜像的增加、查询、删除以及编辑操作。 | ||
| 编译任务 | 训练产生的模型版本，不可直接被车载芯片识别，需要经过编译工具，将训练产生的模型编译成车载芯片识别的模型。 | ||
| 仿真任务 | 评测镜像 | Octopus平台各服务均提供用户自定义镜像功能，此模块对镜像提供了统一管理。 | |
| 仿真场景 | 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。 | ||
| 仿真任务 | 仿真任务列表提供对仿真任务的管理功能，支持停止任务、删除任务、修改任务等操作。 |
