합성 데이터로 고성능 ML 모델을 훈련하여 실제 데이터 수집 및 라벨링 감소.

합성 이미지를 활용하여 엣지 사례를 해결하고, 데이터 희소성 문제를 타겟팅하고, 새로운 국가와 지역으로 커버리지를 확장.

테스트 또는 프로덕션에서 장애가 발생하면 수집 및 라벨링을 기다리지 않고 즉시 새로운 학습 데이터세트를 확보.

검증된 하드웨어별 센서 모델로 생성된 물리적으로 정확한 합성 데이터입니다.

업계 표준 형식의 오류 없는 실측 데이터 라벨.

시뮬레이션과 실제 도메인 간의 격차를 줄이고 완화하는 독점적인 최첨단 기술입니다.

절차에 따라 생성된 수천 개의 간판 얼굴과 게시물이 있습니다.

다양한 환경과 날씨로 다양성을 극대화하고 모델의 견고성을 보장합니다.

지역에는 미국, 캐나다, 유럽, 일본, 중국, 한국 등이 포함됩니다.