論文の概要: Coordinate-based Neural Network for Fourier Phase Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14925v1
• Date: Sat, 25 Nov 2023 04:23:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 22:42:30.948937
• Title: Coordinate-based Neural Network for Fourier Phase Retrieval
• Title（参考訳）: フーリエ位相検索のための座標ベースニューラルネットワーク
• Authors: Tingyou Li, Zixin Xu, Yong S. Chu, Xiaojing Huang, Jizhou Li
• Abstract要約: Single ImpliCit neurAl Network (SCAN) は、位相探索性能を向上させるために慎重に設計されたニューラルネットワークをコーディネートするツールである。 SCANは、教師なしの方法で、オブジェクト座標を統一ネットワーク内の振幅と位相に順応的に接続する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.827173113748703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fourier phase retrieval is essential for high-definition imaging of nanoscale structures across diverse fields, notably coherent diffraction imaging. This study presents the Single impliCit neurAl Network (SCAN), a tool built upon coordinate neural networks meticulously designed for enhanced phase retrieval performance. Bypassing the pitfalls of conventional iterative methods, which frequently face high computational loads and are prone to noise interference, SCAN adeptly connects object coordinates to their amplitude and phase within a unified network in an unsupervised manner. While many existing methods primarily use Fourier magnitude in their loss function, our approach incorporates both the predicted magnitude and phase, enhancing retrieval accuracy. Comprehensive tests validate SCAN's superiority over traditional and other deep learning models regarding accuracy and noise robustness. We also demonstrate that SCAN excels in the ptychography setting.
• Abstract（参考訳）: フーリエ位相検索は様々な分野、特にコヒーレント回折イメージングにおけるナノスケール構造の高分解能イメージングに不可欠である。 本研究では、位相探索性能の向上を目的としたニューラルネットワークの協調設計ツールであるSingle ImpliCit neurAl Network(SCAN)を提案する。 高い計算負荷に直面し、ノイズ干渉を起こしやすい従来の反復的手法の落とし穴を回避して、オブジェクトの座標を統一ネットワーク内の振幅と位相に教師なしの方法で連続的に接続する。 既存手法の多くは損失関数にフーリエ等級を用いるが,本手法では予測等級と位相を併用し,検索精度を向上させる。 総合的なテストにより、SCANは従来のディープラーニングモデルよりも精度とノイズ堅牢性に関して優れていることが検証される。 また,SCANがptychography設定で優れていることを示す。

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