特斯拉和Waymo利用合成数据训练感知模块

特斯拉和Waymo等公司正在利用Diffusion模型生成的合成数据来训练他们的感知模块。这些合成数据可以提供各种复杂的驾驶场景，如极端天气和突发障碍物，帮助模型更好地泛化。此外，这些数据还可以模拟高保真的LiDAR点云、雷达数据或不同光照条件下的图像，以弥补真实数据的不足。通过这种方式，这些公司可以减少对标注数据的依赖，进一步提高模型的性能。