Tesla и Waymo използват синтетични данни за обучение на модули за възприятие

Компании като Tesla и Waymo използват синтетични данни, генерирани от модели на дифузия, за да обучат своите модули за възприятие. Тези синтетични данни могат да предоставят различни сложни сценарии на шофиране, като екстремни метеорологични условия и внезапни препятствия, за да помогнат на модела да се обобщи по-добре. В допълнение, тези данни могат също така да симулират висококачествени облаци от точки LiDAR, радарни данни или изображения при различни условия на осветление, за да компенсират липсата на реални данни. По този начин тези компании могат да намалят зависимостта си от етикетирани данни и допълнително да подобрят производителността на своите модели.