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基于UMnet的数字全息相位解包裹: 收藏
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引用; 《激光技术》2023年第1期47卷 73-79页; 作者：陈翠茹王华英赵宝群王学朱巧芬王杰宇王文健雷家良河北工程大学数理科学与工程学院邯郸056038 河北省计算光学成像与光电检测技术创新中心邯郸056038; 为了实现高精度的数字全息相位解包裹,采用基于Unet网络框架中集成MobilenetV3的轻量级深度学习网络,设计了UMnet网络以实现全息相位的精准解包裹。网络中融和轻量级注意力机制、多尺度卷积来增强网络精度与泛化能力,同时运用hard-Swis...; 为了实现高精度的数字全息相位解包裹,采用基于Unet网络框架中集成MobilenetV3的轻量级深度学习网络,设计了UMnet网络以实现全息相位的精准解包裹。网络中融和轻量级注意力机制、多尺度卷积来增强网络精度与泛化能力,同时运用hard-Swish激活函数提高网络学习能力;运用模拟数据集进行网络训练,对生成网络模型进行降噪能力测试,并经过了实际样品全息图的测试验证。结果表明,UMnet比深度学习相位解包裹网络的结构性相似指数值提升了6.6%。UMnet能够简单、快速、高效地实现数字全息相位解包裹。; 来源：详细信息评论

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