Jun, 2024

基于知识蒸馏方法的高度受限编码孔径成像系统设计

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TL;DR提出了一种针对高度物理约束的计算光学成像系统的知识蒸馏框架，通过引入高性能的无约束计算光学成像系统作为 “教师”，指导具有有限快照数的物理约束系统（“学生”）的优化，并使用二进制编码光阑单像素相机进行验证，在单色和多光谱图像重建上证明了该方法优于传统的端到端优化方式。
computational optical imagingoptical coding elementsend-to-end optimizationknowledge distillationphysically constrained coi systems
发现论文，激发创造
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    Sep, 2023

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    Aug, 2018

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    Apr, 2022

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    Aug, 2019

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    May, 2024

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    Apr, 2019

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    Apr, 2024

  • 交叉知识蒸馏：用于密集物体检测的交叉头知识蒸馏

    本文提出了一种名为 CrossKD 的知识蒸馏方法，该方法通过将学生的检测头的中间特征输出到老师的检测头，从而将跨头预测强制与老师的预测相同，以提高学生的检测性能，并在 MS COCO 上得到了验证，性能优于所有现有的目标检测方法。

    Jun, 2023

  • 全球搜索光学：自动探索紧凑计算成像系统的最优解决方案

    通过全局搜索光学（GSO）方法，我们提出了高级紧凑计算成像系统的自动设计范例，该方法结合了自动光学设计和图像重建网络的并行优化，综合考虑了物理约束条件以及设计规范，实现了全局优化的结构搜索能力，并为传统方法提供了更高的成像质量。

    Apr, 2024

  • 深度光学视频快照压缩成像

    本研究提出了一个深度光学框架来优化掩膜和重建网络，以解决视频快照压缩成像中的动态范围和深度学习算法退化的挑战。通过引入结构掩膜实现对运动感知和全动态范围的测量，并使用 Transformer 开发了一个高效的网络用于视频快照压缩成像重建。在实验中验证了所提出框架的有效性，认为这是实现真实世界视频快照压缩成像的一个里程碑。

    Apr, 2024