北京, 2023年9月20日 — WiMi Hologram Cloud Inc. (納斯達克股票代碼: WIMI) (「WiMi」或「公司」),領先的全球全息增強現實(「AR」)技術供應商,今天宣佈已開發出一項嶄新解決方案,即基於深度學習的全息重建網絡,這將徹底改變全息圖像重建的方式。該技術通過端到端的深度學習框架打破了傳統方法的局限性,無需事先知識就可以實現無噪聲圖像重建,並能處理相位成像以及深度圖生成。該公司的全息重建網絡採用中等深度的深度殘差網絡結構,通過三個功能塊實現全息圖像輸入、特徵提取和重建。
首先,輸入模塊可以接收振幅對象、相位對象或包含對象兩部分的全息圖。為適應不同類型的輸入,網絡在每次重建時準備相應的數據集並獨立訓練。接下來,特徵提取模塊採用由卷積層、批量標準化層和非線性激活層組成的中等深度的深度殘差網絡。殘差單元的引入顯著提高了網絡的計算速度和準確性,而在多個深度上重複殘差單元進一步豐富了數據表示能力。最後,重建模塊由子像素卷積層組成,它通過子像素卷積方法將縮小的中間圖像擴大到其原始大小。恢復原始分辨率的圖像大大減少了計算量和時間。
WiMi這款新的基於深度學習的全息重建網絡的核心在於利用深度學習方法的擬合和特徵提取能力。深度學習的優勢在於其靈活性和強大的訓練算法,可以逼近任何連續函數。通過基於數據的方法,全息重建網絡可以自動學習全息圖像的特徵表示和重建過程,而無需依賴麻煩的事先知識和人工操作。這為全息技術的應用帶來了巨大的潛力和便利性。
WiMi的基於深度學習的全息重建網絡的過程如下:
數據準備:首先,準備用於訓練和測試的全息圖數據集。數據集可能包括振幅對象、相位對象或包含振幅和相位信息的全息圖。
網絡訓練:使用準備好的數據集訓練全息重建網絡。訓練網絡使用全息圖像作為輸入生成準確的重建圖像。在訓練過程中,使用適當的損失函數測量重建圖像與真實圖像之間的差異,並使用梯度下降等優化算法更新網絡的權重和參數。
特徵提取:在執行階段,輸入要重建的全息圖像。該圖像可以是振幅對象、相位對象或包含兩種信息的全息圖像。通過網絡的特徵提取層從全息圖像中提取關鍵特徵並對其進行編碼。
重建圖像生成:網絡的重建層將特徵提取後的數據解碼為重建圖像。網絡中的殘差單元、卷積層和子像素卷積層等操作將逐步生成高質量的重建圖像。這些操作恢復圖像的原始分辨率並消除不需要的零階和雙生圖像。
結果輸出:生成的重建圖像將作為最終結果輸出。這些圖像將展現出高度的準確性、清晰度和細節,反映原全息圖的振幅和相位信息。這樣的重建圖像可用於進一步的分析、診斷和應用。
從輸入到最終重建圖像的整個執行過程是端到端的,所有步驟都在全息重建網絡中完成。網絡通過深度學習方法自動學習和提取圖像的特徵,並生成高質量的重建結果。這種基於數據的方法消除了傳統全息重建方法對事先知識的依賴,並克服了噪聲處理、相位成像和深度圖像生成的挑戰。整個執行過程的關鍵在於網絡的訓練和優化。具有大規模訓練數據集和合適的網絡結構,全息重建網絡可以學習全息圖中的複雜特徵並生成高質量的重建圖像。網絡的訓練需要大量的計算資源和時間,但一旦訓練完成,執行階段的圖像重建過程將非常高效。優化網絡結構、選擇適當的損失函數和優化算法以及增加訓練數據的多樣性和量都可以進一步提高全息重建網絡的性能和穩健性。
此外,WiMi的基於深度學習的全息重建網絡具有適應性和可擴展性的優勢。由於網絡基於數據驅動的本質,它可以適應不同類型的全息圖輸入並按需進行訓練和調整。這意味著該技術可以用於各種應用場景,包括醫學成像、工業檢測和虛擬現實。無論是單個對象的重建還是多截面對象的完全聚焦圖像和深度圖的生成,全息重建網絡都能滿足不同應用的需求。
在醫學領域,全息重建網絡具有巨大的應用潛力。傳統的醫學成像方法如CT掃描和MRI可以提供詳細的解剖信息,但在某些情況下,它們在細結構和相位信息方面的局限性較大。全息技術可以提供更全面準確的圖像信息,這可以幫助醫生作出更準確的診斷和治療。有了基於深度學習的全息重建網絡,醫學圖像的重建過程變得更加高效準確,消除了人工操作和複雜的計算步驟,為醫學診斷帶來了更大的便利性和準確性。
在工業檢測中,全息重建網絡可以應用於質量控制、產品檢測和缺陷分析。而傳統的工業檢測方法通常需要複雜的設備和人工操作,全息技術結合深度學習的能力可以實現實時高效的檢測和分析過程。通過全息重建網絡,工業企業可以更快速地識別產品中的缺陷或問題,提高生產效率和產品質量。
WiMi的基於深度學習的全息重建網絡在研發方面具有廣闊的空間。隨著深度學習技術的不斷發展和硬件計算能力的提高,我們可以預見全息重建網絡在準確性、效率和實用性方面的進一步改進。同時,該技術也可以與其他領域的技術相結合,如計算機視覺和自然語言處理,形成更強大全面的應用。總體而言,WiMi基於深度學習的全息重建網絡的成功開發標誌著全息技術進入了一個全新的階段。該技術不僅具有高準確性和效率,而且具有廣泛的應用潛力。隨著技術的不斷發展和應用的擴展,全息重建網絡將為各行各業帶來更多創新和機遇,推動全息技術走向更光明的未來。
關於WIMI全息雲
WIMI Hologram Cloud, Inc. (納斯達克股票代碼:WIMI)是一家全息雲綜合技術解決方案供應商,專注於全息AR汽車HUD軟件、3D全息脈衝LiDAR、頭戴式光場全息設備、全息半導體等專業領域。