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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2411.02697 (cs)
[提交于 2024年11月5日 ]

标题: 可迁移的多色光学编码器用于神经网络

标题: Transferable polychromatic optical encoder for neural networks

Authors:Minho Choi, Jinlin Xiang, Anna Wirth-Singh, Seung-Hwan Baek, Eli Shlizerman, Arka Majumdar
摘要: 人工神经网络(ANNs)彻底改变了计算机视觉领域,提供了前所未有的性能。 然而,这些用于图像处理的ANNs需要大量的计算资源,通常会阻碍实时操作。 在本文中,我们展示了一种光学编码器,可以在图像捕获期间同时在三个颜色通道中进行卷积,有效地实现了ANN的几个初始卷积层。 这种光学编码导致计算操作减少了约24,000倍,在自由空间光学系统中实现了最先进的分类准确率(约73.2%)。 此外,我们的模拟光学编码器,针对CIFAR-10数据进行训练,可以无需任何修改转移到ImageNet子集High-10,并且仍然表现出中等准确率。 我们的结果证明了混合光学/数字计算机视觉系统的潜力,其中光学前端可以预处理环境场景,以减少整个计算机视觉系统的能耗和延迟。
摘要: Artificial neural networks (ANNs) have fundamentally transformed the field of computer vision, providing unprecedented performance. However, these ANNs for image processing demand substantial computational resources, often hindering real-time operation. In this paper, we demonstrate an optical encoder that can perform convolution simultaneously in three color channels during the image capture, effectively implementing several initial convolutional layers of a ANN. Such an optical encoding results in ~24,000 times reduction in computational operations, with a state-of-the art classification accuracy (~73.2%) in free-space optical system. In addition, our analog optical encoder, trained for CIFAR-10 data, can be transferred to the ImageNet subset, High-10, without any modifications, and still exhibits moderate accuracy. Our results evidence the potential of hybrid optical/digital computer vision system in which the optical frontend can pre-process an ambient scene to reduce the energy and latency of the whole computer vision system.
评论: 21页,4图,2表
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 光学 (physics.optics)
引用方式: arXiv:2411.02697 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2411.02697v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.02697
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Nat Commun 16, 5623 (2025)
相关 DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-61338-4
链接到相关资源的 DOI

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来自: Minho Choi [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2024 年 11 月 5 日 00:49:47 UTC (47,537 KB)
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