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2023-05-07 23:07 |
上海光機(jī)所在基于深度學(xué)習(xí)的散射成像方面獲得進(jìn)展
近日,中科院量子光學(xué)實驗室劉紅林副研究員與香港理工賴溥祥教授課題組、上海理工大學(xué)張大偉教授合作,在基于深度學(xué)習(xí)的散射成像機(jī)理與應(yīng)用邊界方面研究獲得重要進(jìn)展。相關(guān)成果以“The physical origin and boundary of scalable imaging through scattering media: a deep learning-based exploration”為題發(fā)表于Photonics Research。 Qnw$=L: esHiWHAC
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種用于對目標(biāo)進(jìn)行重建、分類等處理的深度學(xué)習(xí)方法。自2016年深度學(xué)習(xí)被首次應(yīng)用于散射成像,該研究一直是光學(xué)成像領(lǐng)域的熱門方向。幾年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被不斷優(yōu)化升級,但始終無法透過厚散射介質(zhì)產(chǎn)生理想的目標(biāo)重建效果,同時其主流研究方向一直被通過研發(fā)新型網(wǎng)絡(luò)提高重建效果所束縛,從而忽略了其中的物理本質(zhì)。 Z-<u?f8{* 6+FON$8 研究人員使用從同一塊毛玻璃不同區(qū)域采集的實驗數(shù)據(jù)、經(jīng)彈道光比例可調(diào)位板(調(diào)節(jié)范圍0%-100%)生成的模擬數(shù)據(jù)分別進(jìn)行CNN訓(xùn)練和測試。經(jīng)對比發(fā)現(xiàn),彈道光是提高網(wǎng)絡(luò)泛化性的先決條件,而散射光則是開啟某一散射條件下網(wǎng)絡(luò)模型使用權(quán)限的特定“密鑰”,網(wǎng)絡(luò)只能識別訓(xùn)練時見過的密鑰。如果沒有彈道光存在,即便使用多種散射條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)也始終不會具有泛化性。 Y]lqtre*Y Y/^<t'o& 彈道光與散射光在散射成像中不同作用的發(fā)現(xiàn)解釋了深度學(xué)習(xí)散射成像無法突破厚度限制的物理原因,對今后深度學(xué)習(xí)散射成像的應(yīng)用研究具有指導(dǎo)意義。增加具有空間不變性的信息可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性,還可確定各類散射條件下深度學(xué)習(xí)預(yù)測成像的邊界。 G<z)Ydh_ f8 jaMn9o
[attachment=117729] H94.E|Q\+ 該項目得到了國家自然科學(xué)基金、廣東省科學(xué)技術(shù)委員會、香港研究撥款委員會以及香港創(chuàng)新科技委員會的支持。 5;{Bdvcv gfYB|VyWo 原文鏈接:https://doi.org/10.1364/PRJ.490125
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