Tesla ve Waymo, algı modüllerini eğitmek için sentetik veriler kullanıyor

Tesla ve Waymo gibi şirketler, algı modüllerini eğitmek için Diffusion modelleri tarafından üretilen sentetik verileri kullanıyor. Bu sentetik veriler, aşırı hava koşulları ve ani engeller gibi çeşitli karmaşık sürüş senaryoları sağlayarak modelin daha iyi genelleştirilmesine yardımcı olabilir. Ayrıca bu veriler, gerçek verilerin eksikliğini telafi etmek amacıyla yüksek doğruluklu LiDAR nokta bulutlarını, radar verilerini veya farklı ışıklandırma koşullarındaki görüntüleri simüle edebilir. Bu sayede şirketler etiketli verilere olan bağımlılıklarını azaltabilir ve modellerinin performansını daha da artırabilirler.