;
Новости 6 мая 2022

Новое машинное зрение без линз сокращает вычисления и экономит энергию

Далее

Группа исследователей разработала архитектуру безлинзовой оптоэлектронной нейронной сети для машинного зрения. Описание разработки представлено в журнале Light: Science & Applications.

Китайские исследователи заменили линзы, используемые в классических системах машинного зрения, на оптические маски, расположенные рядом с датчиком изображения. Исследование показало, что оптические маски могут эффективно заменяют сверточные слои нейронных сетей. При этом энергоэффективность новой системы в два раза выше классической.

Исследователи отмечают, что для реализации компьютерного зрения сейчас, как правило, используют сверточные нейронные сети. Эта технология обеспечивает нужное качество, но огромные объемы данных, задействованных в обработке изображений требует оборудования, потребляющего большое количество электричества, а кроме того, расчеты не всегда могут быть выполнены «на месте».

Традиционный и новый подход. Изображение: Wanxin Shi et al., Light: Science & Applications

Технология, предложенная учеными в новой работе, использует пассивную маску, вставленную в световой тракт изображения, для выполнения операций свертки в оптическом поле. Такой подход, как отмечают ученые, решает проблему обработки некогерентных и широкополосных световых сигналов в естественных сценах. Кроме того, в новой системе оптический канал, обработка изображения и внутренняя сеть взаимодействуют таким образом, чтобы уменьшить объем вычислений и потребление энергии во всей системе, говорят авторы разработки.

Исследователи протестировали свою разработку для распознавания и классификации рукописных цифр. Результаты показали, что при использовании одного ядра свертки точность распознавания может достигать 93,47%. Когда операция многоканальной свертки реализуется путем параллельного размещения нескольких ядер на маске, точность классификации возрастает до 97,21%. При этом по сравнению с традиционными линиями машинного зрения система потребляет в два раза меньше энергии.

Изображение: Wanxin Shi et al., Light: Science & Applications

Исследователи также отмечают, что технология может использоваться для распознавания лиц, однако при этом сами снимки лиц в системе не сохраняются и не обрабатываются, что повышает конфиденциальность данных и защищают приватность и тайну частной жизни.

Разработчики полагают, что новая архитектура будет иметь множество потенциальных применений во многих реальных сценариях, таких как автономное вождение, умные дома и интеллектуальная безопасность.


Читать далее

Посмотрите на «бесшумный» дрон с ионным двигателем нового поколения

Уран очень странная планета. Объясняем, почему астрономы хотят отправить к ней зонд

Ученые предложили пересмотреть основы квантовой физики и показали, где они не работают