RegNetとは
読み: レグネット RegNet AI計算資源・大規模モデルの用語
RegNetとは、フェイスブック AI 研究所 (現メタ) が2020年に示した畳み込み網の設計。良い網の幅と深さが量子化した1次関数で説明できることを見つけ、同じ計算量で GPU 上で速い。テスラが認識の背骨に採用した。
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 4. hydraNet — 1つの背骨から多数の頭へ (backbone・neck・head)
第3節は特許と論文から認識の座標系を見た。ここからの4つの節は、テスラが2021年8月19日の技術説明会 (AI Day) で自ら示した網の構造を、部品の名前ごとに解剖する。テスラの自動運転は規則の集合ではなく、「カメラの生データ (光) を、どうやって3次元空間の理解と車の制御に変えるか」という1本の処理の流れである。その入口が hydraNet (ヒドラネット) で、1つの入力から複数の課題 (走路の検知、信号の検知、車両の検知など) を同時に処理する多課題のニューラルネットワークにあたる。名前はギリシャ神話の多頭の蛇ヒドラから取られた。 入力 — 1280×960、12ビット、HDR、RGB 車体の周りの8基のカメラが出す生の光のデータが入力になる。2021年の会社説明では、解像度は1280×960、色深度は12ビットで、毎秒36枚を処理すると示された。12ビットは1画素あたり4,0…
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)