Кевин Келли — Компрессионная гиперспектральная визуализация с применением машинного обучения — IP...

Запись от 2 декабря 2022 года. Кевин Келли из факультета электротехники и вычислительной техники Университета Райса представляет доклад «Усовершенствованная сжатая гиперспектральная визуализация с помощью машинного обучения» на семинаре IPAM по многомодальной визуализации с использованием глубокого обучения и моделирования. Аннотация: В этом докладе рассматриваются подходы к объединению систем сжатой визуализации и алгоритмов нейронных сетей для задач гиперспектрального машинного зрения, а также способы их реализации как в реконструкции, так и непосредственно на сжатых измерениях. В качестве первого примера будет рассмотрено использование пространственного модулятора света для выполнения оптических вычислений в первом слое сверточной нейронной сети. Затем та же оптическая система была использована для распознавания объектов с помощью нейронной сети в качестве нелинейного преобразования между бинарными шаблонами на модуляторе и шаблонами в оттенках серого, полученными из секущих в многообразном пространстве. В результате эта задача может быть выполнена с меньшим количеством шаблонов и стать гораздо более устойчивой к шуму. Также будет продемонстрирован новый подход к обучению нейронных сетей с использованием динамической частоты дискретизации, специально предназначенный для произвольного числа сжатых измерений в этих оптических системах. В заключение будет представлен наш новый результат по компрессионной фовеации L1 и показано, как его можно использовать для распараллеливания реконструкции больших изображений, а также продемонстрировано, что алгоритм оптимизации можно заменить нейронной сетью для очень быстрой реконструкции. Подробнее можно узнать онлайн по адресу: http://www.ipam.ucla.edu/programs/wor...