論文の概要: End-to-End Framework for Efficient Deep Learning Using Metasurfaces Optics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11728v2
• Date: Fri, 21 May 2021 13:22:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 01:18:15.942366
• Title: End-to-End Framework for Efficient Deep Learning Using Metasurfaces Optics
• Title（参考訳）: 準曲面光学を用いた効率的な深層学習のためのエンドツーエンドフレームワーク
• Authors: Carlos Mauricio Villegas Burgos, Tianqi Yang, Nick Vamivakas, Yuhao Zhu
• Abstract要約: 本稿では,CNNを自由空間で光学的に計算するエンドツーエンドフレームワークを提案する。 我々のシステムは、最大で1桁の省エネを実現し、センサの設計を単純化し、ネットワークの精度を犠牲にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.639016550240087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning using Convolutional Neural Networks (CNNs) has been shown to significantly out-performed many conventional vision algorithms. Despite efforts to increase the CNN efficiency both algorithmically and with specialized hardware, deep learning remains difficult to deploy in resource-constrained environments. In this paper, we propose an end-to-end framework to explore optically compute the CNNs in free-space, much like a computational camera. Compared to existing free-space optics-based approaches which are limited to processing single-channel (i.e., grayscale) inputs, we propose the first general approach, based on nanoscale meta-surface optics, that can process RGB data directly from the natural scenes. Our system achieves up to an order of magnitude energy saving, simplifies the sensor design, all the while sacrificing little network accuracy.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた深層学習は、多くの従来の視覚アルゴリズムを大きく上回っている。 アルゴリズムと専用ハードウェアの両方でcnn効率を向上させる努力にもかかわらず、ディープラーニングはリソース制約のある環境でのデプロイが難しいままである。 本稿では,計算カメラのように自由空間でCNNを光学的に計算するエンドツーエンドフレームワークを提案する。 単一チャネル(グレースケール)入力の処理に制限のある既存の自由空間光学系アプローチと比較して,ナノスケールのメタサーフェス光学系をベースとしたRGBデータを自然のシーンから直接処理できる最初の一般的なアプローチを提案する。 我々のシステムは、最大で1桁の省エネを実現し、センサの設計を単純化し、ネットワークの精度を犠牲にする。

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