Тесла и Ваимо користе синтетичке податке за обуку модула перцепције

Компаније као што су Тесла и Ваимо користе синтетичке податке генерисане Дифузионим моделима за обуку својих модула перцепције. Ови синтетички подаци могу да обезбеде низ сложених сценарија вожње, као што су екстремно време и изненадне препреке, како би помогли моделу да се боље генерализује. Поред тога, ови подаци такође могу да симулирају ЛиДАР облаке тачака високе верности, радарске податке или слике под различитим условима осветљења како би надокнадили недостатак стварних података. На овај начин, ове компаније могу смањити своје ослањање на означене податке и додатно побољшати перформансе својих модела.