自己教師あり学習とは
読み: じこきょうしありがくしゅう Self-Supervised Learning AI計算資源・大規模モデルの用語
自己教師あり学習とは、人が付けた正解を使わず、データ自身から作った課題 (次の1枚を予測する、隠した部分を当てる) を教師にする学習。単眼カメラの深度推定では、合成した次の画像と実際の画像の差だけで深度の網と姿勢の網を同時に学習する。
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。抜粋は体系解説でこの語が出てくる箇所から引いた。続きはリンク先にある。
fsd 7. depth — カメラだけで距離を測る (pose CNN・depth CNN・DispNet・flowNet)
…視差から距離を、フローから動きを、それぞれ学習で取り出す設計が、自己教師あり学習 (self-supervised learning) と組み合わさって、深度の予測の精度を押し上げてきた。 7-3. auto Pilot (オートパイロット) からの継承 これらの深度とオプティカルフローの技術は、もともと高速道路での追従走行などを担う従来の auto Pilot (オートパイロット) の時代に培われた。オートパイロットは2015年10月のソフトウェア7.0で始まり、2019年4月22日の説明会では動画だけで深度を自己教師あり学習した結果が示された (二次確認)。2021年5月にはレーダーとの併用をやめてカメラだけの方式へ移り (NHTSA EA26002)、2022年10月には超音波センサーの廃止も発表した。基礎の CNN で深度を把握する土台があったからこそ、それを Transforme…
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)
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