特斯拉和Waymo利用合成資料訓練感知模組

特斯拉和Waymo等公司正在利用Diffusion模型產生的合成資料來訓練他們的感知模組。這些合成數據可以提供各種複雜的駕駛場景，如極端天氣和突發障礙物，幫助模型更好地泛化。此外，這些資料還可以模擬高保真的LiDAR點雲、雷達資料或不同光照條件下的影像，以彌補真實資料的不足。透過這種方式，這些公司可以減少對標註資料的依賴，進一步提高模型的效能。