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车道线检测 Octopus 目录 标注文件目录结构 +--- 1628568066600 | +--- 1628568066600.jpg | +--- 1628568066600.json +--- 1628654064999 | +--- 1628654064999

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3D预标注车道线检测 创建3D预标注车道线检测任务 输入输出文件格式要求 父主题： 智驾模型服务

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输入路径：选择OBS输入路径。车道线检测输入文件必须满足车道线检测输入输出文件格式要求。 输出路径：选择OBS输出路径。车道线检测输出文件必须满足车道线检测输入输出文件格式要求。 单击“确认”，完成3D预标注车道线检测的创建。 3D预标注车道线检测相关操作 3D预标注车道线检测还可以进行以下操作。

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车道保持（Lane Keeping）检测 车道保持检测的目的是判断主车在行驶过程中能否很好地沿车道中心线行驶。 车道保持检测分为两个指标： 偏移车道中心线距离检测 偏移车道中心线横摆角检测 偏移车道中心线距离检测是指主车的质心相对于车道中心线的垂直距离，当该偏移距离大于某一阈值时（本设计取0

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

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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

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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2D预标注当前支持目标检测、车道线检测和语义分割（混合）多种预标注功能。其中，目标检测主要用于鱼眼图片的预标注；语义分割（混合）不仅支持鱼眼图片，还支持普通图片的预标注；车道线检测能够快速标注车道线的位置和类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务，您也可以通过修

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。最多支持10个点连成的多边形。 满屏绘制：选择“满屏绘制”。 车道线绘制 车道线不能交叉。 车道右边线、车道线1：可以修改，不能删除。 车道线2、车道线3：可以修改、删除。 检测目标 检测目标有“目标整体”、“非机动车”和“机动车”。勾选检测目标后，当检测区域内识别出该目标时，对目标进行抓拍。

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Solid line）检测 压实线检测的目的是判断主车行驶过程中是否压到实线。 当主车与距离最近的车道线的小于主车宽度的一半时，并且该车道线的类型为OSI定义的osi3.LaneBoundary.classification.type.TYPESOLI DLI NE，则认为主车的轮胎已经压到实线。

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注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核，过滤包含广告、反动、色情等内容的用户昵称。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：响应速度小于0.1秒。 媒资 内容审核 自动识别媒资中可能存在的违禁品等信息，避免已发布的文章存在违规风险。 场景优势如下：

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type 是 Int 线的类型，0表示画面反向车道的最左侧边线，1表示护栏线，2表示正向道路的右边线，3表示车道车速分析辅助线，4表示车道流量线，5表示应急车道线， 6表示实线。 distance 是 Int type为3时候有效。表示车速分析辅助线表示的道路实际距离，以米为单位。

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产品优势 检测准确 基于深度学习技术和大量的样本库，帮助客户快速准确进行违规内容检测，维护内容安全。 功能丰富 提供图文视频内容检测，覆盖涉黄、广告、涉暴等多种违规风险的内容检测，以及检测图像清晰度和构图质量等功能。 稳定可靠 内容审核服务已成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。

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模型评测支持多种数据集格式，包括Octopus格式和部分常见开源数据集格式，以下为各类别模型的数据集支持列表和示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题： 模型评测

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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

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像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

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内容审核（ Content Moderation ），是基于图像、文本、音频、视频、音频流、视频流、文档的检测技术，可自动检测涉黄、涉暴、图文违规等内容，对用户上传的图片、文字、音视频进行内容审核，以满足上传要求，帮助客户降低业务违规风险。 随着互联网的飞速发展和信息量猛增，大量色情、暴力等不良

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一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字的转换。对于用户上传的二进制音频格式数据，系统经过处理，生成语音对应的文字，支持的语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术，对特定领域场景的 语音识别 进行优化，识别率达到业界领先。

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