テスラとウェイモは合成データを使用して認識モジュールを訓練している

Tesla や Waymo などの企業は、拡散モデルによって生成された合成データを活用して、認識モジュールをトレーニングしています。これらの合成データは、極端な天候や突然の障害物など、さまざまな複雑な運転シナリオを提供して、モデルの一般化を向上させるのに役立ちます。さらに、このデータは、実際のデータの不足を補うために、さまざまな照明条件下での高忠実度の LiDAR ポイント クラウド、レーダー データ、または画像をシミュレートすることもできます。このようにして、これらの企業はラベル付きデータへの依存を減らし、モデルのパフォーマンスをさらに向上させることができます。