opticalCNN：单层光学相关器优化利器

opticalCNN：单层光学相关器优化利器

opticalCNN hybrid optical electronic convolutional neural networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opticalCNN

项目介绍

opticalCNN 是一个开源项目，旨在通过优化单层光学相关器和混合型双层卷积神经网络（CNN），实现高效、精准的图像分类。该项目基于 Nature 论文《Hybrid optical-electronic convolutional neural networks with optimized diffractive optics for image classification》的原理，结合了电子与光学技术的优势，为图像识别领域带来新的突破。

项目技术分析

opticalCNN 项目采用了 Python 3.5.5 和 Tensorflow 1.4.0 作为开发环境。项目主要包括以下几个模块：

1. onn_quickdraw-16-tiled.py：针对 QuickDraw-16 数据集，优化单层平铺核点扩散函数（PSF）模型。
2. ONNMaskOpt.ipynb：提供可视化优化相位掩膜的 Jupyter Notebook。
3. onn_maskopt.py：根据预计算的 PSF 优化相位掩膜。
4. hybrid_cifar10.py：针对 CIFAR-10 数据集，训练混合型双层 CNN。

此外，项目还提供了其他辅助性脚本和 Jupyter Notebook 用于可视化。

项目技术应用场景

opticalCNN 的技术应用场景主要包括：

1. 图像分类：通过优化光学相关器，对图像进行高效分类，适用于 MNIST、CIFAR-10、QuickDraw-16 等数据集。
2. 光学系统优化：利用优化算法，提升光学系统的性能，如相位掩膜优化、光学卷积核优化等。
3. 图像处理：结合电子与光学技术，实现图像处理的新方法。

项目特点

1. 高效性：通过优化光学相关器，提高图像分类的效率。
2. 准确性：结合电子与光学技术，实现高精度的图像分类。
3. 易用性：项目提供了丰富的示例代码和 Jupyter Notebook，方便用户快速上手。
4. 拓展性：项目支持多种数据集和任务，用户可根据需求进行拓展。

以下是针对 opticalCNN 项目的详细解读：

单层光学相关器优化

opticalCNN 项目首先针对 QuickDraw-16 数据集，通过优化单层光学相关器的点扩散函数（PSF），实现了高效的图像分类。具体步骤如下：

1. 下载 QuickDraw-16 训练数据集，放入项目 assets 文件夹。
2. 运行 onn_quickdraw-16-tiled.py，优化单层平铺核 PSF 模型。
3. 根据 ONNMaskOpt.ipynb 中的步骤，进行相位掩膜优化。

混合型双层 CNN 优化

opticalCNN 项目还提供了针对 CIFAR-10 数据集的混合型双层 CNN 优化示例。具体步骤如下：

1. 下载 CIFAR-10 数据集。
2. 运行 hybrid_cifar10.py，训练混合型双层 CNN。为了获得类似论文中的结果，需要设置以下参数：
   • params['doTiledConv'] = False
   • params['doOpticalConv'] = False
   • params['doAmplitudeMask'] = False
   • params['doZernike'] = False
   • params['doFC'] = True
   • params['isNonNeg'] = True
   • params['doOptNeg'] = True
   • params['doNonnegReg'] = False
3. 根据 HybridNNMaskOpt.ipynb 中的步骤，进行相位掩膜优化。

opticalCNN 项目的代码结构清晰，提供了丰富的示例和文档，方便用户快速上手。无论是单层光学相关器优化，还是混合型双层 CNN 优化，opticalCNN 都展示了其在图像分类领域的强大潜力。我们强烈推荐对图像识别、光学系统优化感兴趣的开发者和研究人员使用此开源项目，共同探索光学与电子技术的融合之美。

opticalCNN hybrid optical electronic convolutional neural networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/opticalCNN