Китайские исследователи заменили линзы, используемые в классических системах машинного зрения, на
研究者は、コンピュータビジョンは現在、畳み込みニューラルネットワークを使用する傾向があります。この技術は必要な品質を提供しますが、画像処理に関連する大量のデータには大量の電力を消費する機器が必要であり、その上、計算が常に「インプレース」で実行されるとは限りません。
Традиционный и новый подход. Изображение: Wanxin Shi et al., Light: Science & Applications
科学者が新作で提案した技術、画像の光路に挿入されたパッシブマスクを使用して、光学フィールドで畳み込み演算を実行します。科学者が指摘するように、このアプローチは、自然のシーンでインコヒーレントで広帯域の光信号を処理する問題を解決します。さらに、新しいシステムでは、光チャネル、画像処理、および内部ネットワークが相互作用して、システム全体のコンピューティング量と消費電力を削減すると、開発の著者は述べています。
研究者は彼らの開発をテストしました手書き数字の認識と分類。結果は、単一の畳み込みカーネルを使用した場合、認識精度が93.47％に達する可能性があることを示しました。複数のカーネルをマスク上に並列に配置してマルチチャネル畳み込み演算を実装すると、分類精度が97.21％に向上します。同時に、従来のマシンビジョンと比較して、システムは半分のエネルギーを消費します。
Изображение: Wanxin Shi et al., Light: Science & Applications
研究者はまた、技術が顔認識に使用できますが、顔写真自体はシステムに保存または処理されないため、データの機密性が高まり、プライバシーとプライバシーが保護されます。
開発者は、新しいアーキテクチャには、自動運転、スマートホーム、スマートセキュリティなどの多くの現実世界のシナリオで多くの潜在的なアプリケーションがあると考えています。
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