基于卷积神经网络的高斯-埃尔米特模式检测
图像与视频处理
2019-05-22 v1 光学
摘要
厄米-高斯（HG）激光模式是自由空间傍轴波动方程在笛卡尔坐标下的完备解集合，并代表了物理可实现的激光腔模式的近似。此外，由于 HG 模式的正交性，可对其进行模式复用以显著提高光通信系统的信息容量。由于腔体调谐和光通信应用均受益于机器视觉对 HG 模式的判定，我们实现了卷积神经网络以高于 99% 的准确率检测最低的二十一个独特 HG 模式。由于 CNN 的有效性依赖于其训练数据的多样性，我们创建了广泛的模拟与实验数据集用于训练、验证和测试。
引用
@article{arxiv.1904.00239,
title = {Hermite-Gaussian Mode Detection via Convolution Neural Networks},
author = {L. R. Hofer and L. W. Jones and J. L. Goedert and R. V. Dragone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.00239},
year = {2019}
}