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LyftmitWeights & Biases

Wie Lyft Weights & Biases nutzt

BestätigtFallstudie des Anbieters · Geprüft am 8. Okt. 2026
Erfassten Nachweis ansehen

Der Anwendungsfall: wie Lyft Weights & Biases einsetzt

Lyft Level 5 used Weights & Biases, alongside its internal ML framework Jadoo, to run experiments on end-to-end camera-lidar fusion models for 3D detection in autonomous vehicles. The experiments compared fusion strategies, model capacity, data augmentation, and training speed optimizations.

Weitere angegebene Ergebnisse

Zahlen aus der Fallstudie von Weights & Biases. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.

1.2x

We used the automatic mixed-precision from PyTorch and further speeded up training by 1.2x, reduced GPU memory footprint without regressing model accuracies.

2.3x

This reduced compute and data loading time and led to 2.3x faster training.

2x

This further led to 2x faster training than using full-res images without much accuracy regression.

1.5%

we observed better accuracies (shown below: +1.5% AP@0.5 for pedestrians).

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Weitere Fallstudien

Direkt zur Quelle

Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Weights & Biases. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.

wandb.ai
Quelle veröffentlicht
13. Okt. 2023
Zuletzt geprüft
8. Okt. 2026
wandb.aiErfasste Fallstudie von Weights & Biases über LyftScreenshot der Quelle öffnen
Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben

Was wir mit der Seite verglichen haben.

  • Die Zahl: 4.3xGeprüft

    Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen Lyft.

  • Die oben zitierte PassageGeprüft

    Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Lyft.

  • Die Zahlen in unserer ZusammenfassungGeprüft

    Jede steht auf der Seite.

  • Das VeröffentlichungsdatumGeprüft

    Aus den eigenen Metadaten der Seite gelesen, nie geschätzt.

  • Lyft nutzt Weights & BiasesGeprüft

    Eintrag mit Stufe Bestätigt.

  • Das Ergebnis selbstNicht geprüft

    Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.

With the help from both image dropout and half-res images, we speeded up EEF training by 4.3x and also improved model accuracies.
Von der Seite. wandb.ai