Tesla et Waymo utilisent des données synthétiques pour former des modules de perception

Des entreprises comme Tesla et Waymo utilisent des données synthétiques générées par des modèles de diffusion pour former leurs modules de perception. Ces données synthétiques peuvent fournir une variété de scénarios de conduite complexes, tels que des conditions météorologiques extrêmes et des obstacles soudains, pour aider le modèle à mieux généraliser. De plus, ces données peuvent également simuler des nuages ​​de points LiDAR haute fidélité, des données radar ou des images dans différentes conditions d'éclairage pour compenser le manque de données réelles. De cette manière, ces entreprises peuvent réduire leur dépendance aux données étiquetées et améliorer encore les performances de leurs modèles.