Biasesでより良いAVモデルをより速く構築するチーム全体で単一の共有された信頼できる情報源で実験追跡、データセットのバージョン管理、モデル管理を行うことで、より優れたモデルをより迅速に構築できます。データの変更に至るまで、すべての自動運転車実験にわたる変更を簡単に追跡して理解できます。チームに参加して、重要な作業が失われることを心配することなく、モデルを比較および再現し、結果を理解し、迅速に反復できるようになりました。自律型ロボットの導入についてどのように考えているかをご覧くださいチームとモデルのパフォーマンスを比較・共有する道路アノテーションを担当するデータエンジニアは、最新の更新をモデルの最適化を行うデータサイエンティストに渡すことができます。データサイエンティストはW&Bツールを使用して、エッジケースを分析し、回帰を強調表示することができます。Biasesで融合しますW&Bは、モダリティの融合の複雑さを克服するのに役立ちます。異なるセンサー融合戦略間でモデルのパフォーマンスを比較し、過学習を避けるためにデータを拡張することができます。Lyftが異なる融合戦略をテストし、3D検出モデルの精度を向上させるために、LiDARとカメラのデータをどのように融合したかをご覧ください。