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Parallel Domain推出新型AI合成数据生成引擎 可改进AI系统性能

2023-5-19 12:01| 发布者: milan2m| 查看: 159| 评论: 0

摘要: 盖世汽车讯 据外媒报道,当地时间5月17日,合成数据平台Parallel Domain宣布推出最新合成数据生成引擎——Reactor,整合了先进的生成式AI技术与专有3D仿真功能。该平台旨在为机器学习开发人员提供控制功能和可扩展性,帮助开发人员生成完全带注释的数据,增强AI性能,为实际应用程序创建更

盖世汽车讯 据外媒报道,当地时间5月17日,合成数据平台Parallel Domain宣布推出最新合成数据生成引擎——Reactor,整合了先进的生成式AI技术与专有3D仿真功能。该平台旨在为机器学习开发人员提供控制功能和可扩展性,帮助开发人员生成完全带注释的数据,增强AI性能,为实际应用程序创建更安全、更具灵活性的AI系统。

Parallel Domain推出新型AI合成数据生成引擎 可改进AI系统性能

Parallel Domain生成式AI技术

据该公司介绍,Reactor通过生成高质量图像,提高了自动驾驶汽车和无人机等各行业内AI系统的性能。此外,该工具利用生成式AI技术的强大功能生成带注释的数据,而这对于机器学习(ML)任务而言是非常关键的要求。

通过生成边界框(用于目标探测)和全景分割式注释(提供全面/全景视图),Reactor确保AI模型可以有效利用视觉数据,以生成更精确、更可靠的结果。

Parallel Domain首席执行官兼创始人Kevin McNamara表示:“我们的专有生成式AI技术让用户能够采用直观自然语言提示创建和操作合成数据,同时还能生成训练和测试ML模型所需的相应标签。Reactor能够生成各种合成案例,让行人分割、碎片和婴儿推车探测等任务的性能得到极大的提升。其提升数据集多样性的能力,特别是稀有类别数据,有助于更好地训练模型。”

ML模型快速迭代与优化

该公司表示,其工具让用户能够创建广泛的合成数据,以训练和测试感知模型。通过整合Python和自然语言就可实现,根本无需耗时的自定义资源创建过程,简化了工作流程,提升了效率。因此,ML开发人员能够快速迭代并优化其模型,减少周转时间,加速AI研发进度。

利用生成式AI增强合成数据

据McNamara所说,虽然其他公司采用生成式AI来创建视觉上具有吸引力的数据,但是如果没有注释,此类数据就无法用于训练ML模型。Reactor通过生成具有全部注释的数据,克服了该限制,从而增强了ML过程,让开发人员创建更安全、更有效的AI系统。


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