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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(xiàn)。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(xiàn)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(shù)據(jù)庫，每個集成電路都采用不同復雜的水平和垂直條紋蝕刻�！爱斘覀冇萌庋塾^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。”罩的透明物體。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(jù)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(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)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(shù)據(jù)中，然后團，他們使用該設備從數(shù)據(jù)庫中重現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)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(xiàn)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(jīng)網(wǎng)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(jù)，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(jīng)網(wǎng)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(chǎn)生模糊，這會使神經(jīng)網(wǎng)絡的計算變得混亂。為了解決這個問題，研究人員在神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡，用于識別暗圖像中的透明圖案，然后向網(wǎng)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(chǎn)生模糊效果。 團這就像兩個困難相結合�！眰儼l(fā)現(xiàn)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(chǎn)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(jīng)網(wǎng)絡時間學習我們已經(jīng)知道的東西。神經(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)集重復了實驗，該數(shù)據(jù)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(xiàn)，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(chǎn)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�！�