マシンビジョンを加速するマルチチャネルメタイメージャ - Nature Nanotechnology

マシンビジョンを加速するマルチチャネルメタイメージャー – Nature Nanotechnology

ソースノード: 3047975
  • Simonyan, K. & Zisserman, A. 大規模な画像認識のための非常に深い畳み込みネットワーク。で 第3回学習表現に関する国際会議 1–14 (ICLR、2015)。

  • Wang, G. et al.画像固有の微調整によるディープラーニングを使用したインタラクティブな医療画像セグメンテーション。 IEEEトランス。医学。イメージング 37、1562 –1573(2018)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • 古井 S.、デン L.、ゲイルズ M.、ネイ H.、徳田 K. 現代の音声認識の基礎技術。 IEEE 信号処理雑誌 29、16 –17(2012)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Sak, H.、Senior, A.、Rao, K. & Beaufays, F. 音声認識のための高速かつ正確なリカレント ニューラル ネットワーク音響モデル。で 手順国際スピーチコミュニケーション協会年次大会 INTERSPEECH 1468 ~ 1472 年 (ISCA、2015)。

  • He、K.、Zhang、X.、Ren、S.、Sun、J. 画像認識のための深層残差学習。で 手順コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEEコンピュータ協会会議 770–778(IEEE、2016)。

  • Lecun, Y.、Bengio, Y.、Hinton, G. 深層学習。 自然 521、436 –444(2015)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Mennel、L. et al。 2Dマテリアルニューラルネットワークイメージセンサーを備えた超高速マシンビジョン。 自然 579、62 –66(2020)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • リュー、L.ら。自動運転用コンピューティング システム: 最先端技術と課題。 IEEE インターネット シングス J. 8、6469 –6486(2021)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Shi、W.ら。 LOEN: レンズレス光電子ニューラル ネットワークによりマシン ビジョンが強化されました。 ライトサイエンス。 Appl。 11、121(2022)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Hamerly, R.、Bernstein, L.、Sludds, A.、Soljačić, M.、Englund, D. 光電増倍に基づく大規模光ニューラル ネットワーク。 Phys。 牧師X 9、021032(2019)

    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Wetzstein、G. et al.深層光学とフォトニクスを使用した人工知能の推論。 自然 588、39 –47(2020)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Shastri、BJ等。 人工知能とニューロモーフィック コンピューティングのためのフォトニクス。 Nat。 光子。 15、102 –114(2021)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Xue, W. & Miller, O.D. 最適化された多層フィルムによる高 NA 光学エッジ検出。 J. オプティクス 23、125004(2021)

  • Wang, T. et al.乗算ごとに 1 光子未満を使用する光ニューラル ネットワーク。 Nat。 コミュニ 13、123(2022)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Wang, T. et al.多層非線形光学ニューラルネットワークによる画像センシング。 Nat。 光子。 17、8 –17(2023)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Badloe, T.、Lee, S. & Rho, J. 光の速度での計算: 全光計算とニューラル ネットワーク用のメタマテリアル。 アドバンス光子。 4、064002(2022)

  • ヴァンダーラグト、A. 光信号処理 (Wiley、1993)。

  • Chang, J.、Sitzmann, V.、Dun, X.、Heidrich, W. & Wetzstein, G. 画像分類用に最適化された回折光学系を備えたハイブリッド光電子畳み込みニューラル ネットワーク。 サイ。 担当者 8、12324(2018)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Colburn, S.、Chu, Y.、Shilzerman, E.、Majumdar, A. 畳み込みニューラル ネットワーク用の光学フロントエンド。 Appl。 Opt。 58、3179(2019)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Zhou, T. et al.再構成可能な回折処理ユニットを備えた大規模なニューロモーフィック オプトエレクトロニクス コンピューティング。 Nat。 光子。 15、367 –373(2021)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Chen, Y. H.、Krishna, T.、Emer, J. S. & Sze, V. Eyeriss: ディープ畳み込みニューラル ネットワーク用のエネルギー効率の高い再構成可能なアクセラレータ。 IEEE J.ソリッドステート回路 52、127 –138(2017)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Neshatpour, K.、Homayoun, H.、Sasan, A. ICNN: 反復畳み込みニューラル ネットワーク。で 組み込みコンピューティング システム上の ACM トランザクション 18、119(ACM、2019)。

  • Xu、X.ら。 11 TOPS 光ニューラル ネットワーク用のフォトニック畳み込みアクセラレータ。 自然 589、44 –51(2021)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Feldmann、J.etal。 統合されたフォトニックテンソルコアを使用した並列畳み込み処理。 自然 589、52 –58(2021)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • ウー、C.ら。マルチモードフォトニック畳み込みニューラルネットワーク用の導波路上のプログラム可能な相変化メタサーフェス。 Nat。 コミュニ 12、96(2021)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Zhang、H.ら。複素数値ニューラルネットワークを実装するための光学ニューラルチップ。 Nat。 コミュニ 12、457(2021)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Ashtiani, F.、Geers, A.J.、Aflatouni, F. 画像分類用のオンチップ フォトニック ディープ ニューラル ネットワーク。 自然 606、501 –506(2022)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Fu, T. et al.オンチップ回折光学系を使用したフォトニック機械学習。 Nat。 コミュニ 14、70(2023)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • リン、Xら。回折ディープ ニューラル ネットワークを使用した全光学的機械学習。 科学 361、1004 –1008(2018)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Qian, C. et al.回折ニューラル ネットワークによる光論理演算の実行。 ライトサイエンス。 Appl。 9、59(2020)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Luo, X. et al.可視領域におけるメタサーフェス対応のオンチップ多重回折ニューラル ネットワーク。 ライトサイエンス。 Appl。 11、158(2022)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Kwon, H.、Arbabi, E.、Kamali, S.M.、Faraji-Dana, M. S.、および Faraon, A. 多機能メタサーフェスのシステムを使用したシングルショット定量位相勾配顕微鏡法。 Nat。 光子。 14、109 –114(2020)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • シオン、B.ら。人工ノイズを使用して、光メタサーフェスにおける偏波多重化の制限を打ち破ります。 科学 379、294 –299(2023)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Khorasaninejad、M. et al.可視波長のメタレンズ: 回折限界の集束とサブ波長解像度のイメージング。 科学 352、1190 –1194(2016)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • キム、J.ら。可視領域のメタフォトニクス向けの高屈折率原子層とポリマーのハイブリッド メタ表面のスケーラブルな製造。 Nat。 母校。 22、474 –481(2023)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • レバノン、N.ら。面内対称性を破った準 BIC 全誘電体メタサーフェスの角度透過応答。 ACSフォトニクス 9、3642 –3648(2022)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Nolen, J. R.、Overvig, A. C.、Cotrufo, M. & Alù, A. 熱メタサーフェスからの任意に分極された一方向の放射。でプレプリント https://arxiv.org/abs/2301.12301 とします。

  • Guo, C.、Xiao, M.、Minkov, M.、Shi, Y. & Fan, S. 画像微分のためのフォトニック結晶スラブ ラプラス演算子。 オプティカ 5、251 –256(2018)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Cordaro、A.ら。 数学演算を実行する高屈折率誘電体メタサーフェス。 ナノレット。 19、8418 –8423(2019)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Zhou, Y.、Zheng, H.、Kravchenko, II & Valentine, J. 画像差別化のためのフラット光学。 Nat。 光子。 14、316 –323(2020)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Fu、W.ら。任意の全光学コンボリューション用の超小型メタイメージャー。 ライトサイエンス。 Appl。 11、62(2022)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Wang, H.、Guo, C.、Zhao, Z. & Fan, S. ナノフォトニック構造によるコンパクトなインコヒーレント画像の微分。 ACSフォトニクス 7、338 –343(2020)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Zhang、X.、Bai、B.、Sun、H.B.、Jin、G.、Valentine、J. 最適化された多層膜に基づくインコヒーレントな光電子微分。 レーザーフォトン Rev. 16、2200038(2022)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Zheng、H.ら。オブジェクト分類器用のメタ光学アクセラレータ。 サイエンス。 前売 8、eabo6410(2022)。

    記事 

    Google Scholarの
     

  • バーンスタイン、L.ら。シングルショット光ニューラル ネットワーク。 サイエンス。 前売 9、eadg7904 (2023)。

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Shen、Z.ら。パッシブシングルショット 4D イメージング用の単眼メタサーフェス カメラ。 Nat。 コミュニ 14、1035(2023)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • LeCun、Y.、Bottou、L.、Bengio、Y。&Haffner、P。ドキュメント認識に適用される勾配ベースの学習。 手続き IEEE 86、2278 –2323(1998)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Zheng、H.ら。完全かつロスのないフィールド制御のための複合メタオプティクス。 ACSナノ 16、15100 –15107(2022)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Liu, S. et al. 2020 年代の ConvNet の増加: スパース性を使用してカーネルを 51×51 を超えてスケ​​ールアップします。で 第11回学習表現に関する国際会議 1–23 (ICLR、2023)。

  • Barron, J.T. 一般的で適応性のあるロバストな損失関数。で 手順コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEEコンピュータ協会会議 4326–4334(IEEE、2019)。

  • Dosovitskiy、A. et al.画像は 16×16 ワードの価値があります。大規模な画像認識のためのトランスフォーマーです。で 第9回学習表現に関する国際会議 1–22 (ICLR、2021)。

  • Stillmaker, A. & Baas, B. 180 nm から 7 nm までの CMOS デバイスのパフォーマンスを正確に予測するためのスケーリング方程式。 統合 58、74 –81(2017)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • McClung, A.、Samudrala, S.、Torfeh, M.、Mansouree, M.、Arbabi, A. 並列メタシステムによるスナップショット スペクトル イメージング。 サイエンス。 前売 6、eabc7646(2020)。

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Ding, X.、Zhang, X.、Han, J. & Ding, G. カーネルを 31 × 31 にスケールアップ: CNN の大規模なカーネル設計を再検討します。で 手順コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEEコンピュータ協会会議 11953–11965(IEEE、2022)。

  • ディン、Xら。 RepVgg: VGG スタイルの ConvNet を再び優れたものにします。で 手順コンピュータビジョンとパターン認識に関するIEEEコンピュータ協会会議 13728–13737(IEEE、2021)。

  • リー、L.ら。インテリジェントなメタサーフェス イメージャおよびレコグナイザ。 ライトサイエンス。 Appl。 8、97(2019)

    記事 

    Google Scholarの
     

  • Zhao、R.ら。マルチチャンネルのベクトルホログラフィック表示と暗号化。 ライトサイエンス。 Appl。 7、95(2018)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • キム、I.ら。フォトニック セキュリティ プラットフォーム用のピクセル化された二機能メタサーフェス駆動の動的ベクトル ホログラフィック カラー プリント。 Nat。 コミュニ 12、3614(2021)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Li、L.ら。 メタレンズアレイベースの高次元多光子量子源。 科学 368、1487 –1490(2020)

    記事 
    CAS 

    Google Scholarの
     

  • Hugonin, A. J. P. および Lalanne, P. 回折格子解析用 RETICOLO ソフトウェア。でプレプリント https://arxiv.org/abs/2101.00901 とします。

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