테슬라와 웨이모, 합성 데이터 활용해 지각 모듈 훈련

Tesla와 Waymo 같은 회사는 Diffusion 모델에서 생성된 합성 데이터를 사용하여 인식 모듈을 훈련하고 있습니다. 이러한 합성 데이터는 극한의 날씨와 갑작스러운 장애물 등 다양하고 복잡한 주행 시나리오를 제공하여 모델이 더 잘 일반화하는 데 도움이 됩니다. 또한 이 데이터는 실제 데이터의 부족을 보완하기 위해 다양한 조명 조건에서 고충실도 LiDAR 포인트 클라우드, 레이더 데이터 또는 이미지를 시뮬레이션할 수도 있습니다. 이런 방식으로 이들 회사는 레이블이 지정된 데이터에 대한 의존도를 줄이고 모델의 성능을 더욱 개선할 수 있습니다.