蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道，當?shù)貢r間5月17日，合成數(shù)據(jù)平臺Parallel Domain宣布推出最新合成數(shù)據(jù)生成引擎——Reactor，整合了先進的生成式AI技術(shù)與專有3D仿真功能。該平臺旨在為機器學(xué)習(xí)開發(fā)人員提供控制功能和可擴展性，幫助開發(fā)人員生成完全帶注釋的數(shù)據(jù)，增強AI性能，為實際應(yīng)用程序創(chuàng)建更安全、更具靈活性的AI系統(tǒng)。

Parallel Domain生成式AI技術(shù)

據(jù)該公司介紹，Reactor通過生成高質(zhì)量圖像，提高了自動駕駛汽車和無人機等各行業(yè)內(nèi)AI系統(tǒng)的性能。此外，該工具利用生成式AI技術(shù)的強大功能生成帶注釋的數(shù)據(jù)，而這對于機器學(xué)習(xí)（ML）任務(wù)而言是非常關(guān)鍵的要求。

通過生成邊界框（用于目標探測）和全景分割式注釋（提供全面/全景視圖），Reactor確保AI模型可以有效利用視覺數(shù)據(jù)，以生成更精確、更可靠的結(jié)果。

Parallel Domain首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Kevin McNamara表示：“我們的專有生成式AI技術(shù)讓用戶能夠采用直觀自然語言提示創(chuàng)建和操作合成數(shù)據(jù)，同時還能生成訓(xùn)練和測試ML模型所需的相應(yīng)標簽。Reactor能夠生成各種合成案例，讓行人分割、碎片和嬰兒推車探測等任務(wù)的性能得到極大的提升。其提升數(shù)據(jù)集多樣性的能力，特別是稀有類別數(shù)據(jù)，有助于更好地訓(xùn)練模型?！?/p>

ML模型快速迭代與優(yōu)化

該公司表示，其工具讓用戶能夠創(chuàng)建廣泛的合成數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練和測試感知模型。通過整合Python和自然語言就可實現(xiàn)，根本無需耗時的自定義資源創(chuàng)建過程，簡化了工作流程，提升了效率。因此，ML開發(fā)人員能夠快速迭代并優(yōu)化其模型，減少周轉(zhuǎn)時間，加速AI研發(fā)進度。

利用生成式AI增強合成數(shù)據(jù)

據(jù)McNamara所說，雖然其他公司采用生成式AI來創(chuàng)建視覺上具有吸引力的數(shù)據(jù)，但是如果沒有注釋，此類數(shù)據(jù)就無法用于訓(xùn)練ML模型。Reactor通過生成具有全部注釋的數(shù)據(jù)，克服了該限制，從而增強了ML過程，讓開發(fā)人員創(chuàng)建更安全、更有效的AI系統(tǒng)。

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