論文の概要: Fast Correlated-Photon Imaging Enhanced by Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09410v1
• Date: Tue, 16 Jun 2020 18:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-13 17:49:03.454111
• Title: Fast Correlated-Photon Imaging Enhanced by Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による高速相関光子イメージング
• Authors: Zhan-Ming Li, Shi-Bao Wu, Jun Gao, Heng Zhou, Zeng-Quan Yan, Ruo-Jing Ren, Si-Yuan Yin, Xian-Min Jin
• Abstract要約: 強い量子相関を持つ相関光子対は、様々な分野に量子上の利点をもたらすために利用されてきた。 深層学習により強調された高速相関光子イメージングを実験的に提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2618075333626075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Correlated photon pairs, carrying strong quantum correlations, have been harnessed to bring quantum advantages to various fields from biological imaging to range finding. Such inherent non-classical properties support extracting more valid signals to build photon-limited images even in low flux-level, where the shot noise becomes dominant as light source decreases to single-photon level. Optimization by numerical reconstruction algorithms is possible but require thousands of photon-sparse frames, thus unavailable in real time. Here, we present an experimental fast correlated-photon imaging enhanced by deep learning, showing an intelligent computational strategy to discover deeper structure in big data. Convolutional neural network is found being able to efficiently solve image inverse problems associated with strong shot noise and background noise (electronic noise, scattered light). Our results fill the key gap in incompatibility between imaging speed and image quality by pushing low-light imaging technique to the regime of real-time and single-photon level, opening up an avenue to deep leaning-enhanced quantum imaging for real-life applications.
• Abstract（参考訳）: 強い量子相関を持つ相関光子対は、生物イメージングから範囲発見まで様々な分野に量子的利点をもたらすために利用されてきた。 このような固有の非古典的性質は、光源が単一光子レベルに減少するにつれてショットノイズが支配的な低フラックスレベルであっても、光子制限画像を構築するためのより有効な信号の抽出をサポートする。 数値再構成アルゴリズムによる最適化は可能であるが、数千の光子スパースフレームを必要とするため、リアルタイムでは利用できない。 本稿では,深層学習によって高められた高速相関光子イメージングを実験し,ビッグデータの深層構造を発見するためのインテリジェントな計算戦略を示す。 畳み込みニューラルネットワークは、強いショットノイズと背景雑音(電子ノイズ、散乱光)に関連する画像逆問題を効率的に解くことができる。 本研究は,低光度イメージング技術を実時間および単光子レベルにプッシュすることで,画像速度と画質の非互換性の鍵となるギャップを埋めることを目的としている。

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