オプティカルフローとは
読み: オプティカルフロー Optical Flow AI計算資源・大規模モデルの用語
オプティカルフローとは、連続する2枚の画像の間で、各画素がどこへ動いたかを表す場。2015年の FlowNet が畳み込み網で直接推定できることを示し、自己運動の推定や深度の自己教師あり学習の土台になった。
3段で深く知る — 基礎・高級・投資家視点
1行の定義から、体系解説の該当箇所へそのまま降りられる。各段の抜粋は解説本文の冒頭で、続きはリンク先にある。
高級知識篇
一段深い原理
fsd 7. depth — カメラだけで距離を測る (pose CNN・depth CNN・DispNet・flowNet)
テスラは高価な LiDAR (レーザー測距) を使わず、カメラだけで物体までの距離 (depth、深度) を測る「視覚だけ」の路線を取る。第2節で見たとおり、カメラの像は平面で、距離は推定になる。その推定を、正解の距離を1つも与えずに学習させる方法が、この節の中身である。 7-1. pose CNN と depth CNN 動いている車から静止した風景の距離を測るため、網を2つに分ける。カメラ (自車) がどれだけ動き、どれだけ回ったかを推定する pose CNN (姿勢・運動の推定) と、画素ごとの奥行きを予測する depth CNN (深度の推定) である。2つを同時に学習させる方法は、Zhou・Brown・Snavely・Lowe が2017年の CVPR で示した「動画からの深度と自己運動の教師なし学習」(arXiv 1704.07813) にある。深度と自車の動きが正しければ、時…
関連する用語
出典・注記: 第VII部 FSD 第4〜7節の追加に伴い採用 (2026-09-13)