論文の概要: Neural network processing of holographic images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08898v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 19:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-19 08:04:39.083583
• Title: Neural network processing of holographic images
• Title（参考訳）: ホログラフィック画像のニューラルネットワーク処理
• Authors: John S. Schreck, Gabrielle Gantos, Matthew Hayman, Aaron Bensemer, David John Gagne
• Abstract要約: 空飛ぶ雲の粒子イメージ装置であるHOLODECは、一定量の雲のホログラフィック画像をキャプチャして、雲の粒子の種類と大きさを特徴付ける。 本稿では,ニューラルセグメンテーションモデル,GPU,計算並列化を利用したホログラム処理アルゴリズムHolodecMLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: HOLODEC, an airborne cloud particle imager, captures holographic images of a fixed volume of cloud to characterize the types and sizes of cloud particles, such as water droplets and ice crystals. Cloud particle properties include position, diameter, and shape. We present a hologram processing algorithm, HolodecML, that utilizes a neural segmentation model, GPUs, and computational parallelization. HolodecML is trained using synthetically generated holograms based on a model of the instrument, and predicts masks around particles found within reconstructed images. From these masks, the position and size of the detected particles can be characterized in three dimensions. In order to successfully process real holograms, we find we must apply a series of image corrupting transformations and noise to the synthetic images used in training. In this evaluation, HolodecML had comparable position and size estimation performance to the standard processing method, but improved particle detection by nearly 20\% on several thousand manually labeled HOLODEC images. However, the improvement only occurred when image corruption was performed on the simulated images during training, thereby mimicking non-ideal conditions in the actual probe. The trained model also learned to differentiate artifacts and other impurities in the HOLODEC images from the particles, even though no such objects were present in the training data set, while the standard processing method struggled to separate particles from artifacts. The novelty of the training approach, which leveraged noise as a means for parameterizing non-ideal aspects of the HOLODEC detector, could be applied in other domains where the theoretical model is incapable of fully describing the real-world operation of the instrument and accurate truth data required for supervised learning cannot be obtained from real-world observations.
• Abstract（参考訳）: 空飛ぶ雲粒子イメージ装置であるHOLODECは、一定量の雲のホログラフィック画像をキャプチャして、水滴や氷結晶のような雲粒子の種類と大きさを特徴付ける。 雲粒子の特徴は、位置、直径、形状である。 本稿では,ニューラルセグメンテーションモデル,GPU,計算並列化を利用したホログラム処理アルゴリズムHolodecMLを提案する。 ホロデックMLは、装置のモデルに基づいて合成ホログラムを用いて訓練され、再構成された画像の中で見られる粒子の周りのマスクを予測する。 これらのマスクから、検出された粒子の位置と大きさを3次元で特徴づけることができる。 実ホログラムの処理を成功させるためには、トレーニングで使用される合成画像に一連の画像破壊変換とノイズを適用する必要がある。 この評価では、ホロデックMLは標準処理法と同等の位置とサイズの推定性能を有していたが、数千個のHOLODEC画像に対して、粒子検出を20倍近く改善した。 しかし、この改良は、訓練中に模擬画像上で画像破損が発生した場合にのみ発生し、実際のプローブにおける非理想条件を模倣する。 トレーニングされたモデルは、トレーニングデータセットにそのようなオブジェクトが存在しないにもかかわらず、ホロデック画像内のアーティファクトやその他の不純物を粒子と区別することを学び、標準処理方法はアーティファクトから粒子を分離するのに苦労した。 HOLODEC検出器の非理想的側面をパラメータ化する手段としてノイズを利用したトレーニング手法の新規性は、理論モデルが実世界の操作を完全に記述できない他の領域に適用でき、教師付き学習に必要な正確な真理データも実世界の観測では得られない。

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