論文の概要: NAS-PRNet: Neural Architecture Search generated Phase Retrieval Net for
Off-axis Quantitative Phase Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14231v1
- Date: Tue, 25 Oct 2022 16:16:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 15:51:44.987562
- Title: NAS-PRNet: Neural Architecture Search generated Phase Retrieval Net for
Off-axis Quantitative Phase Imaging
- Title(参考訳): NAS-PRNet:オフ軸定量位相イメージングのためのニューラルアーキテクチャ検索生成相検索ネット
- Authors: Xin Shu, Mengxuan Niu, Yi Zhang, Renjie Zhou
- Abstract要約: ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)生成相検索ネット(NAS-PRNet)を提案する。
NAS-PRNetはエンコーダ-デコーダスタイルのニューラルネットワークで、大規模なニューラルネットワークアーキテクチャ検索空間から自動的に見つける。
NAS-PRNetはPak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)の36.1dBを達成した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.943105097884823
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Single neural networks have achieved simultaneous phase retrieval with
aberration compensation and phase unwrapping in off-axis Quantitative Phase
Imaging (QPI). However, when designing the phase retrieval neural network
architecture, the trade-off between computation latency and accuracy has been
largely neglected. Here, we propose Neural Architecture Search (NAS) generated
Phase Retrieval Net (NAS-PRNet), which is an encoder-decoder style neural
network, automatically found from a large neural network architecture search
space. The NAS scheme in NAS-PRNet is modified from SparseMask, in which the
learning of skip connections between the encoder and the decoder is formulated
as a differentiable NAS problem, and the gradient decent is applied to
efficiently search the optimal skip connections. Using MobileNet-v2 as the
encoder and a synthesized loss that incorporates phase reconstruction and
network sparsity losses, NAS-PRNet has realized fast and accurate phase
retrieval of biological cells. When tested on a cell dataset, NAS-PRNet has
achieved a Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) of 36.1 dB, outperforming the
widely used U-Net and original SparseMask-generated neural network. Notably,
the computation latency of NAS-PRNet is only 31 ms which is 12 times less than
U-Net. Moreover, the connectivity scheme in NAS-PRNet, identified from one
off-axis QPI system, can be well fitted to another with different fringe
patterns.
- Abstract(参考訳): 単一ニューラルネットワークは、オフ軸定量的位相イメージング(QPI)において、収差補償と位相解離を伴う同時位相検索を実現している。
しかし、位相検索ニューラルネットワークアーキテクチャを設計する場合、計算遅延と精度のトレードオフは無視されている。
本稿では,大規模なニューラルネットワークアーキテクチャ検索空間から自動的に検出されるエンコーダ-デコーダスタイルのニューラルネットワークであるNAS-PRNet(Neural Architecture Search)の生成したPhase Retrieval Netを提案する。
NAS-PRNetにおけるNASスキームは、エンコーダとデコーダとの間のスキップ接続の学習を微分可能なNAS問題として定式化し、最適スキップ接続を効率的に探索するために勾配法を適用するSparseMaskから修正されている。
エンコーダとしてのmobilenet-v2と相再構成とネットワークスパーシティ損失を組み込んだ合成損失を用いて、nas-prnetは生体細胞の高速かつ正確な相検索を実現している。
セルデータセットでテストすると、NAS-PRNetはPak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)の36.1dBを達成した。
特にNAS-PRNetの計算レイテンシは31msで、U-Netの12倍小さい。
さらに、あるオフ軸QPIシステムから特定されたNAS-PRNetの接続方式は、異なるフランジパターンを持つ他のものとうまく適合させることができる。
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