実データの収集とラベリングを削減するために、合成データで高性能MLモデルをトレーニングできます。

合成画像を利用して、エッジケースに対処し、データの希少性の問題を解決し、新しい仕向国や地域へのカバレッジを拡大できます。

テストや本番で障害が発生した場合、データ収集やラベリングを待つのではなく、すぐに新しい訓練用データセットを取得できます。

検証されたハードウェア固有のセンサーモデルで生成された物理的に正確な合成データ。

業界標準フォーマットの誤りを含まないグランド トゥルースラベル。

シミュレーションと実世界のドメインギャップを低減し、緩和する独自先端技術。

手続き的に生成された何千もの標識面や支柱。

多様性を最大化し、モデルのロバスト性を確保するために、異なる環境と天候。

アメリカ、カナダ、ヨーロッパ、日本、中国、韓国といった地域を含む。