多层超表面编码器

光速降维提速

把图像特征压缩从数字域搬进物理层，在光通过超表面的瞬间完成降维，分割网络不再被高维数据拖慢。

Yaxiong, Xu · Bei, Wu · Hui, Jin · Qian, Chao · 陈红胜

Annalen der Physik 2024

参数信息

结构相似性指数（SSIM）

96 %

技术优势

速度更快

通过在物理层用超表面对图像进行降维，减少了后续电子网络的计算量，从而显著提升处理速度。

成本更低

超表面预处理减少了采集端所需的计算资源，从而降低了成像采集成本。

精度达96%

整个光电网络在脑肿瘤多模态分割上实现了96%的结构相似性指数，满足高精度诊断需求。

应用场景

• 医学图像分割：在光学采集端直接输出低维特征图，帮助分割网络更快更准地处理脑肿瘤影像。
• 光学预处理模组：作为独立预处理模组，可集成到现有成像系统中，无需修改后端算法即可实现物理层降维。
• 衍射神经网络硬件：该超表面编码器即衍射神经网络硬件实例，用光场调控完成卷积运算，实现高速特征压缩。
• 光电混合计算：将光计算与电子网络结合，用超表面承担部分计算，减轻电子算力负担，提升系统能效。