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• オプティカルフローとRAFT：動きをピクセルで読み解く — すべてのペアを一度に比較し、同じ更新を繰り返す

  2フレーム間でピクセルがそれぞれどこへ移動したかを示すオプティカルフローについて解説します。古典的手法（Lucas–Kanade）の「明るさは一定、動きは小さい」という仮定とアパーチャ問題、学習モデルが正解を得る仕組み（合成データFlying Chairs）、そしてRAFTの3つの要素（全ペアの相関ボリューム、半径によるルックアップ、重みを共有する反復更新）と、反復ごとに課す損失を見ていきます。numpyで相関ボリュームを作成して反復更

  2026-10-17 · 14 分で読めます #비전 모델#광류#RAFT#FlowNet#PWC-Net