Tesla und Waymo nutzen synthetische Daten zum Trainieren von Wahrnehmungsmodulen

Unternehmen wie Tesla und Waymo verwenden synthetische Daten, die von Diffusionsmodellen generiert werden, um ihre Wahrnehmungsmodule zu trainieren. Diese synthetischen Daten können eine Vielzahl komplexer Fahrszenarien wie extreme Wetterbedingungen und plötzliche Hindernisse liefern, um dem Modell zu einer besseren Verallgemeinerung zu verhelfen. Darüber hinaus können diese Daten auch hochpräzise LiDAR-Punktwolken, Radardaten oder Bilder unter verschiedenen Lichtbedingungen simulieren, um den Mangel an realen Daten auszugleichen. Auf diese Weise können diese Unternehmen ihre Abhängigkeit von gekennzeichneten Daten verringern und die Leistung ihrer Modelle weiter verbessern.