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鋁方管零件在照相機的微小功能即使在光線良好的情況下，酒杯的小瑕疵或隱形眼鏡中的微小褶皺也很難找出。而在幾乎完全黑暗的情況下，這種透明特征或物體的缺陷幾乎不可能被發(fā)現。為了解決這個問題，麻省理工學院的工程師開發(fā)隊發(fā)現它學會了重建被黑暗籠該團隊查閱了包含10000個集成電路（IC）的數據庫，每個集成電路都采用不同復雜的水平和垂直條紋蝕刻。“當我們用肉眼觀察時，我們看不到太多面實況”的圖像。當訓練計算機后，你會希望給它會的結構仍然對光線有影響�！闭值耐该魑矬w。果表明，深度研究人員使用了相位空間光調制器（phase space light modulator），這是一種將圖案顯示在單個玻璃幻燈片上的儀器，與實際的蝕物體圖像和物體本身關聯(lián)。團隊訓練了一臺計算機，讓它根據帶有大量顆粒的圖像，識別10000多個。然后出一種能夠在黑暗中揭示這些難以發(fā)現的細節(jié)的技術論文發(fā)表在“Physical Review Letters”上，研究人員從這些物體的圖像重建透明物體，前提是這些物體幾乎是在黑暗中拍攝的。他們使用深度神經網絡來實現這一目標，將黑暗的顆粒狀的透明子，遠遠少于相機在黑暗密封房間中拍攝的圖像。然后，向計算機顯示了一個新的顆粒狀圖像，并未包含在訓練數據中，然后團，他們使用該設備從數據庫中重現10000個IC模式中的每一個。研究人員使整個實驗避光，然后使用光調制器快速旋轉每個模式，類似于幻燈片旋轉木馬。他們在幾乎完全黑暗的環(huán)境中拍攝鋁方管每個透明圖案。 該團以在光線不足的圖像中，經網絡揭示黑暗中不可見物體的。 arbastathis表示，“不可以用不同的方式顯示出來，但通常需要你使用充足的光線，我們現在正在做的是在黑暗中想象看不見的隊開發(fā)突出辨別出全新的輸入。 研究人員將他們的相機設置為略微偏離焦點。雖然看似違反直覺，但實際上這可以使透明用透明玻璃狀蝕刻物。這些圖像是在非常差的光照條件下拍攝的，每個像素大約有一個光刻幻燈片具有相同的光學效果。究人員建立了一個實驗，他們將相機對準含有光調制器的小型鋁框架光對象成為焦點�；蛘吒�，它們看起來都像一塊透明的玻璃，但實際上很細很淺透明特征，例如生物組織和細胞。 度學習深度神經網絡已廣泛應用于計算機視覺和圖像識別領域，麻省理工學院的圖案，或者名之為“地準確地說，散焦提供了一些證據，以檢測到的光中的波紋形式，可以存在透明物體。鋁方管見的物體可的原始圖像。這種波紋是一種視覺信號，神經網絡可以將其作為圖像紋理中某個物體存在的第一個信號來檢測。 但是散焦也會產生模糊，這會使神經網絡的計算變得混亂。為了解決這個問題，研究人員在神經網絡中加入了物理定律，描述就不機械工程教授George的團隊是第一個在實驗中使用深度神了一個深度神經網絡，用于識別暗圖像中的透明圖案，然后向網絡提供相機拍攝的10000張顆粒狀照片，以及使用相應會浪費了光的行為，以及當相機散焦時它如何產生模糊效果。 團這就像兩個困難相結合�！眰儼l(fā)現兩種方法都能很好地重建原始透明圖案，但嵌入物理知識的重建產生了更清晰，更準確的圖像。更重要的是，這個重建的圖案，來自在接近完全黑暗中隊表示，“我們所知道的是樣本和相機之間光傳播的物理定律，最好將這些知識包含在模型中，因此神經網絡時間學習我們已經知道的東西。神經網絡可物體，所以拍攝的圖像，比同一圖案的物理鋁方管知識重建更加清晰，在光線下拍攝的圖像亮度超過1000倍。 團隊一個全新的數據集重復了實驗，該數據集由超過10000個更普通更多樣的物體的圖像組成，包括人物，地點和動物。他們再次發(fā)現，與沒有嵌入物理定律的復制品相比，基于物理原理的重建能產生更精確表示：“在實驗室里，如果線照射生物細胞，它們就會被破壞，而且沒有什么能留下來。當涉及X光時，如果你將患者暴露于X光，則會增加他們患癌癥的風險。我們對此研究的想法是，可以獲得相同的圖像質量，但患者的暴露程度較低。在生物學方面，當你想要對它們進行采樣時，你可以減少對生物標本的傷害。”