Tesla i Waymo koriste sintetičke podatke za treniranje modula percepcije

Tvrtke poput Tesle i Wayma koriste sintetičke podatke koje generiraju Diffusion modeli za treniranje svojih modula percepcije. Ovi sintetički podaci mogu pružiti niz složenih scenarija vožnje, kao što su ekstremni vremenski uvjeti i iznenadne prepreke, kako bi se model bolje generalizirao. Osim toga, ovi podaci također mogu simulirati LiDAR oblake točaka visoke vjernosti, radarske podatke ili slike pod različitim uvjetima osvjetljenja kako bi se nadoknadio nedostatak stvarnih podataka. Na taj način te tvrtke mogu smanjiti svoje oslanjanje na označene podatke i dodatno poboljšati performanse svojih modela.