Chinesische Forscher haben die in klassischen Computer-Vision-Systemen verwendeten Linsen durch ersetzt
Die Forscher merken das an, umComputer Vision verwendet heute tendenziell Convolutional Neural Networks. Diese Technologie liefert die erforderliche Qualität, aber die riesigen Datenmengen der Bildverarbeitung erfordern Geräte, die viel Strom verbrauchen, und außerdem können die Berechnungen nicht immer „in place“ durchgeführt werden.
Traditioneller und neuer Ansatz. Bild: Wanxin Shi et al., Licht: Wissenschaft & Anwendungen
Die von Wissenschaftlern in einer neuen Arbeit vorgeschlagene Technologie,verwendet eine passive Maske, die in den Bildlichtweg eingefügt wird, um Faltungsoperationen im optischen Feld durchzuführen. Wie Wissenschaftler anmerken, löst dieser Ansatz das Problem der Verarbeitung von inkohärenten und breitbandigen Lichtsignalen in natürlichen Szenen. Darüber hinaus spielen bei dem neuen System der optische Kanal, die Bildverarbeitung und das interne Netzwerk so zusammen, dass der Rechenaufwand und der Stromverbrauch im gesamten System reduziert werden, sagen die Autoren der Entwicklung.
Die Forscher testeten ihre Entwicklung fürErkennung und Klassifizierung von handschriftlichen Ziffern. Die Ergebnisse zeigten, dass bei Verwendung eines einzelnen Faltungskerns die Erkennungsgenauigkeit 93,47 % erreichen kann. Wenn die Mehrkanal-Faltungsoperation implementiert wird, indem mehrere Kernel parallel auf der Maske platziert werden, steigt die Klassifizierungsgenauigkeit auf 97,21 %. Gleichzeitig verbraucht das System im Vergleich zu herkömmlichen Bildverarbeitungslinien nur halb so viel Energie.
Bild: Wanxin Shi et al., Licht: Wissenschaft & Anwendungen
Die Forscher bemerken auch, dass die Technologiekönnen zur Gesichtserkennung verwendet werden, die Gesichtsbilder selbst werden jedoch nicht im System gespeichert oder verarbeitet, was die Vertraulichkeit der Daten erhöht und die Privatsphäre und Privatsphäre schützt.
Die Entwickler glauben, dass die neue Architektur viele potenzielle Anwendungen in vielen realen Szenarien wie autonomes Fahren, Smart Homes und Smart Security haben wird.
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