論文の概要: Pyramid diffractive optical networks for unidirectional magnification and demagnification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15019v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 04:46:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 15:48:39.299011
• Title: Pyramid diffractive optical networks for unidirectional magnification and demagnification
• Title（参考訳）: 一方向倍率・デマグニフィケーションのためのピラミッド回折光ネットワーク
• Authors: Bijie Bai, Xilin Yang, Tianyi Gan, Jingxi Li, Deniz Mengu, Mona Jarrahi, Aydogan Ozcan
• Abstract要約: P-D2NN(P-D2NN)とよばれるピラミッド構造型回折光ネットワークの設計について述べる。 解析の結果,このP-D2NN設計が一方向画像拡大およびデマジニフィケーションタスクに有効であることが判明した。 逆方向の像形成を抑えつつ、1方向のみに高忠実度またはデマグニュレーション画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffractive deep neural networks (D2NNs) are composed of successive transmissive layers optimized using supervised deep learning to all-optically implement various computational tasks between an input and output field-of-view (FOV). Here, we present a pyramid-structured diffractive optical network design (which we term P-D2NN), optimized specifically for unidirectional image magnification and demagnification. In this P-D2NN design, the diffractive layers are pyramidally scaled in alignment with the direction of the image magnification or demagnification. Our analyses revealed the efficacy of this P-D2NN design in unidirectional image magnification and demagnification tasks, producing high-fidelity magnified or demagnified images in only one direction, while inhibiting the image formation in the opposite direction - confirming the desired unidirectional imaging operation. Compared to the conventional D2NN designs with uniform-sized successive diffractive layers, P-D2NN design achieves similar performance in unidirectional magnification tasks using only half of the diffractive degrees of freedom within the optical processor volume. Furthermore, it maintains its unidirectional image magnification/demagnification functionality across a large band of illumination wavelengths despite being trained with a single illumination wavelength. With this pyramidal architecture, we also designed a wavelength-multiplexed diffractive network, where a unidirectional magnifier and a unidirectional demagnifier operate simultaneously in opposite directions, at two distinct illumination wavelengths. The efficacy of the P-D2NN architecture was also validated experimentally using monochromatic terahertz illumination, successfully matching our numerical simulations. P-D2NN offers a physics-inspired strategy for designing task-specific visual processors.
• Abstract（参考訳）: 拡散型深層ニューラルネットワーク(D2NN)は、教師付き深層学習を用いて最適化され、入力フィールドと出力フィールド・オブ・ビュー(FOV)の間の様々な計算タスクを全光学的に実装する。 本稿では,一方向像拡大とデマグニゼーションに最適化されたピラミッド構造回折光ネットワーク設計(p-d2nn)を提案する。 このP-D2NN設計では、差動層は画像の倍率やデマグニフィケーションの方向に合わせてピラミッド状に拡大される。 本研究は,このp-d2nn設計が,一方向画像の倍率化と縮約作業に有効であることを明らかにし,一方向画像形成を阻害しながら,一方向画像の高忠実度拡大あるいは縮尺画像を生成する。 一様サイズの連続回折層を持つ従来のd2nn設計と比較して、p-d2nn設計は光プロセッサボリューム内の回折自由度の半分しか使わず、一方向拡大タスクで同様の性能を達成する。 さらに、単一の照明波長で訓練されたにもかかわらず、広い波長の照明波長にわたって一方向の像拡大/縮退機能を維持できる。 このピラミッド構造を用いて、波長多重拡散ネットワークを設計し、一方向拡大器と一方向デマジネータを2つの異なる照明波長で同時に動作させた。 また, 単色テラヘルツ照明を用いてP-D2NNアーキテクチャの有効性を実験的に検証し, 数値シミュレーションと一致させた。 P-D2NNは、タスク固有のビジュアルプロセッサを設計するための物理に着想を得た戦略を提供する。

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