ベクトル空間とは
読み: ベクトルくうかん Vector Space AI計算資源・大規模モデルの用語
ベクトル空間とは、テスラの呼び方で、8基のカメラの2次元の画像を Transformer で1つの鳥瞰図に結び、時間の軸を足した4次元の認識の空間。車内の画面に描かれる周囲の車や進路の線はこの空間の描画にあたる。
3段で深く知る — 基礎・高級・投資家視点
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高級知識篇
一段深い原理
fsd 5. vector space — 2次元の画像を、3次元と時間の4次元へ
カメラの画像はあくまで2次元だが、運転は3次元の空間で行われる。テスラはこの2次元の画像を、真上から見下ろした3次元の鳥瞰図、すなわち vector space (ベクトル空間) へ変換する。2021年の説明で示された旧方式は、カメラごとに検出した結果を後から縫い合わせる方法で、複数のカメラにまたがる大型トラックのような物で破綻した。新方式は、縫い合わせを画像の段階ではなく特徴の段階で、しかも学習で行う。 Transformer — 8基の画像を1つの空間に 8基のカメラの画像を1つの3次元空間に結ぶために、テスラは Transformer (2017年に Vaswani らが示し、自然言語処理を一変させた注意機構) を採用した。鳥瞰図の格子1つ1つが「この位置には何があるか」を問い合わせ、8基の特徴のどこを見るべきかを注意機構が学習で決める。これによって「前のカメラに映っていた車が、横の…
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)