(简称:上海光机所)成立于1964年5月,是我国建立最早、规模最大的激光科学技术专业研究所。发展至今,已形成以探索现代光学重大基础及应用基础前沿、发展大型激光工程技术并开拓激光与光电子高技术应用为重点的综合性研究所。研究...
截至2023年12月,上海光机所在职职工1042人(其中高级专业技术人员530人),博士后114人。包括:两院院士7人(其中发展中国家科学院院士3人)、中国科学院外籍院士1人,国家重点研发计划首席科学家9位、国家重大专项副总设计师2人、国家重大专项总体专家组成员9人、全国创新争先奖状2人、何梁何利基金科学与技术进步奖1人、中国青年科技奖(特别奖)1人、国家杰出青年基金获得者7人、国家优秀青年基金获得者4人、1个团队连续获得2项国家基金委创新研究群体支持、国家特支计划领军人才入选者6人、国家特支计划青年拔尖人才入选者5人……
(简称:上海光机所)是我国建立最早、规模最大的激光专业研究所,成立于1964年,现已发展成为以探索现代光学重大基础及应用基础前沿研究、发展大型激光工程技术并开拓激光与光电子高技术应用为重点的综合性研究所。重...
上海光机所国际合作工作始终围绕上海光机所的主责主业,以服务重大任务和国家需求为牵引,强化目标导向,注重内外集成协同,加强重大国际合作任务的谋划。坚持“战略布局,需求牵引,技术引领,合作共赢”的原则,基于科技部授予的国家国际科技合作基地及本单位学科技术优势,围绕“一带一路”国家倡议,深化拓展与发达国家实质性合作,夯实海外机构建设,积极培育和发起国际大科学计划,加强国际组织任职推荐,组织相关国际会议等,汇聚各类国际人才,建立以“平台-人才-项目-组织”合作模式,融入全球创新合作网络,助力上海光机所成为国际一流科研机构。上海光机所国际合作一直得到所领导的高度重视,历届所长亲自主管国际合作。1972年,上海光机所接待诺贝尔奖的美籍华裔科学家杨振宁,标志着我所第一次对外开放。2007年,被科技部首批授予“科技部国际科技合作基地”。2016年,科技部首次对全国2006-2008年间认定的113家国际合作基地进行了评估,上海光机所获评“优秀”。2021年,科技部首次对全国719家国际合作基地进行了评估,上海光机所持续获评“ 优秀”。王岐山副主席到上海光机所视察时,对上海光机所近几年取得的系列科技成果,以及重大国际合作项目“中以高功...
作为我国建立最早、规模最大的激光科学技术专业研究所,和首批上海市科普教育基地之一, (简称:上海光机所)在致力于科技创新的同时,十分重视科普工作。多年来,上海光机所借助科研院所强大的科普资源优势,围绕光学与激光科学技术,积极开展公众开放日、科普讲座、科技课堂、科普作品创...
近期, 信息光学与光电技术实验室与德国斯图加特大学应用光学研究所、美国麻省理工学院合作,提出并实验验证了一种基于物理模型和深度神经网络的新型计算成像方法,无需大量带标签的数据来完成神经网络训练,将能有力促进人工智能技术在计算成像中的广泛应用。相关成果于5月6日在线发表于《光:科学与应用》(Light: Science & Applications)。
近年来,基于深度学习的方法被广泛应用于计算成像中,在相位恢复、数字全息、单像素成像、散射成像等众多领域取得了一系列令人瞩目的成果。然而,传统基于深度学习的计算成像方法大都采用监督学习的策略,因此需要预先获取大量带标签的数据来训练神经网络,且所获取数据的数量和质量对所得模型的性能具有很大影响,而在实际应用中这一条件往往是难以满足的。尽管此前本文进展的课题组研究表明,当成像系统的正向物理模型已知时可以通过仿真生成训练数据,但是神经网络的泛化性总是有限的,所得模型只能对类似训练集的场景得到较好的结果。
针对基于深度学习的计算成像方法中训练数据难以获取和模型泛化性有限的问题,研究人员提出将物理模型与神经网络相结合的方法(Physics-enhanced deep neural network, PhysenNet),利用物理模型替代训练数据来驱动网络参数的优化。相比传统数据驱动的端到端深度学习方法,PhysenNet无需获取训练数据且是一种具有普适性的方法。相比模型驱动的优化算法,PhysenNet无需使用显式正则项就能用于病态逆问题(从探测到的物理测量中恢复原始物体信息,在探测阶段存在诸如相位等信息丢失)的求解。
研究人员以计算成像中的经典例子——相位成像——来验证了该方法的有效性,通过不断迭代使神经网络输出结果经衍射传播和测量过程(物理模型)后计算得到的衍射强度图逐渐逼近实际测量的衍射强度图,随着迭代的进行,神经网络输出结果也逐渐逼近实际待求相位物体(图1)。实验结果(图2)表明,在仅使用单张衍射强度图时,PhysenNet的恢复效果优于需在多个离焦面之间来回迭代的Gerchberg-Saxton(GS)算法的恢复效果,且接近数字全息方法的恢复效果。该方法可应用于众多正向物理模型已知的计算成像方法中。
该项工作得到了中国科学院前沿科学重点研究计划,中德中心“中德合作小组”和国家自然科学基金重大项目的支持。(信息光学与光电技术实验室供稿)
图1 PhysenNet原理图
图2 实验结果 (a)实验装置图;(b)和(g)两个相位型物体的衍射强度图分别为(c)和(h); 利用PhysenNet、数字全息、GS方法恢复的结果分别为(d)和(i)、(e)和(j)、(f)和(k)
附件下载:
copyright
2000-
沪ICP备05015387号-1
主办:
上海市嘉定区清河路390号(201800)
转载本站信息,请注明信息来源和链接。 沪公网安备 31011402010030号