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SimpleCNN
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机器学习方法对湍流中的结构光进行分类和生成 · arXiv 研究
研究人员开发了一种机器学习方法，用于对已在湍流介质中传播的结构光束进行分类和生成。该研究利用数值模拟来创建散斑图案，并采用SimpleCNN和ResNet-18分类器来分析强度和自相关输入。为了解决获取额外传播样本的成本问题，创建了一个条件化扩散模型用于生成增强，该模型具有一个感知频谱的扩散目标，结合了像素域损失和傅里叶域正则化器，以保持高频散斑统计数据。这种混合目标已被证明可以提高分类性能，尤其是在数据量较少的情况下。
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深度学习框架通过提高可解释性来增强精子形态学分类
研究人员开发了一种注意力引导的深度学习框架，以提高精子形态学分类的可解释性和准确性。通过将预训练的EfficientNet-B0模型与卷积块注意力模块（CBAM）集成，该系统有效地关注了关键的精子头部特征。该方法在公共数据集上实现了90.2%和93.9%的高准确率，优于简单的模型，并为分类提供了视觉解释。