[发明专利]一种基于自监督学习神经网络的点目标相位检索方法有效
| 申请号： | 202111260725.0 | 申请日： | 2021-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN114022730B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 郭弘扬;徐杨杰;唐薇;王子豪;黄永梅;贺东;王强 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 江亚平 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自监督学习神经网络的点目标相位检索方法，利用的系统包括：成像探测器与自监督学习神经网络模块。在训练过程中，自监督学习神经网络将输入的光斑图像的数据样本映射到Zernike系数，然后通过光学成像系统利用Zernike系数计算出光斑图像，根据输入与输出光斑图像之间的相似度计算损失函数实现自监督学习。测试过程中，成像探测器采集的单幅离焦光斑图像输入到自监督学习神经网络中，根据映射关系输出系统所需的波前参数，实现相位检索。该方法不依赖任何标签值，仅通过畸变光斑数据的内在特征，建立采集光斑样本之间的映射关系；有效地避免了传统监督学习需要大量标签样本的技术瓶颈，有利于神经网络相位检索方法的实际应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 神经网络 目标 相位 检索 方法 | ||
【主权项】：
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