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        人工智能

        2020-09-16 10:03:48
        科學(xué)中國(guó)人 2020年15期
        關(guān)鍵詞:論文機(jī)器人研究

        動(dòng)態(tài)照明深度學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)成像研究

        中國(guó)科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所量子光學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提出一種適用于傅里葉變換關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,該方法可實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)成像動(dòng)態(tài)解碼,樣品只需單次曝光即可獲得高質(zhì)量圖像。相關(guān)論文發(fā)表于Optics Express。利用傅里葉變換關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)的特點(diǎn),提出了一種動(dòng)態(tài)解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Y-Net),只要訓(xùn)練過(guò)程和成像過(guò)程的散斑場(chǎng)統(tǒng)計(jì)特性一致,即可高質(zhì)量重建樣品圖像,且樣品只需單次曝光。由于網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)解碼特性,訓(xùn)練散斑場(chǎng)的空間分布可以完全不同于實(shí)驗(yàn)散斑場(chǎng),因此可以采用模擬數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),從而解決了常規(guī)深度學(xué)習(xí)成像方法中的數(shù)據(jù)來(lái)源問(wèn)題。

        動(dòng)態(tài)解碼網(wǎng)絡(luò)模型(Y-Net)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果(圖片來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所網(wǎng)站)

        基于深度學(xué)習(xí)的傅里葉變換關(guān)聯(lián)成像原理:(a)成像光路;(b)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流(圖片來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所網(wǎng)站)

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