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密光学フロー
連続するフレーム間のピクセルごとの速度ベクトルを計算し、各ピクセルがどのように移動したかを記述します。古典的な方法（Horn-Schunck、TV-L1）はエネルギー関数を最小化し、深層学習法（RAFT、FlowFormer）は最先端の性能を達成します。密光学フローは、ロボット工学における動き分割、行動認識、および変形可能物体追跡に使用されます。
連続するフレーム間のピクセルごとの速度ベクトルを計算し、各ピクセルがどのように移動したかを記述します。古典的な方法（Horn-Schunck、TV-L1）はエネルギー関数を最小化し、深層学習法（RAFT、FlowFormer）は最先端の性能を達成します。密光学フローは、ロボット工学における動き分割、行動認識、および変形可能物体追跡に使用されます。