Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine vision with small numbers of detected photons per inference

論文の概要: Machine vision with small numbers of detected photons per inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23974v1
Date: Wed, 25 Mar 2026 06:14:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.156811
Title: Machine vision with small numbers of detected photons per inference
Title（参考訳）: 推論毎に検出された光子数が少ないマシンビジョン
Authors: Shi-Yuan Ma, Jérémie Laydevant, Mandar M. Sohoni, Logan G. Wright, Tianyu Wang, Peter L. McMahon,
Abstract要約: 光子認識型ニューロモルフィックセンシング(PANS)は、高光子スターベッドシナリオにおけるエンドツーエンドの最適化のためのアプローチである。 PANSを用いて低照度画像分類を行った実証実験を報告する。また,他の分類,事象検出,画像再構成にPANSをどのように適用できるかを示すシミュレーション研究も報告した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.113660794276782
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine vision, including object recognition and image reconstruction, is a central technology in many consumer devices and scientific instruments. The design of machine-vision systems has been revolutionized by the adoption of end-to-end optimization, in which the optical front end and the post-processing back end are jointly optimized. However, while machine vision currently works extremely well in moderate-light or bright-light situations -- where a camera may detect thousands of photons per pixel and billions of photons per frame -- it is far more challenging in very low-light situations. We introduce photon-aware neuromorphic sensing (PANS), an approach for end-to-end optimization in highly photon-starved scenarios. The training incorporates knowledge of the low photon budget and the stochastic nature of light detection when the average number of photons per pixel is near or less than 1. We report a proof-of-principle experimental demonstration in which we performed low-light image classification using PANS, achieving 73% (82%) accuracy on FashionMNIST with an average of only 4.9 (17) detected photons in total per inference, and 86% (97%) on MNIST with 8.6 (29) detected photons -- orders of magnitude more photon-efficient than conventional approaches. We also report simulation studies showing how PANS could be applied to other classification, event-detection, and image-reconstruction tasks. By taking into account the statistics of measurement results for non-classical states or alternative sensing hardware, PANS could in principle be adapted to enable high-accuracy results in quantum and other photon-starved setups.
Abstract（参考訳）: 物体認識や画像再構成を含む機械ビジョンは、多くの消費者機器や科学機器において中心的な技術である。機械ビジョンシステムの設計は、光学フロントエンドと後処理バックエンドを協調的に最適化するエンドツーエンド最適化の導入によって革新されている。カメラは1ピクセルあたり数千光子、フレームあたり数十億光子を検出することができるが、非常に低照度な状況でははるかに難しい。光子認識型ニューロモルフィックセンシング(PANS)を導入する。このトレーニングには、低光子予算と1ピクセルあたりの光子の平均数が1以下である場合の光検出の確率的性質の知識が組み込まれている。本報告では, PANSを用いた低照度画像分類を行い, FashionMNISTで平均4.9 (17) 検出光子で73% (82%) , MNISTで86% (97%) 検出光子で8.6 (29) 検出光子が従来手法より桁違いに高い光子効率を示した。また,他の分類,事象検出,画像再構成にPANSをどのように適用できるかを示すシミュレーション研究も報告した。非古典的状態や代替センシングハードウェアの測定結果の統計を考慮に入れることで、PANSは原理的に量子や他の光子スターベッド装置の高精度な結果を実現することができる。

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