Les résultats de l’étude sur les réseaux optiques diffractifs utilisent les déplacements d’objets pour améliorer les performances
Les déplacements aléatoires ou contrôlés d'objets dans un schéma chronologique améliorent la classification des images grâce aux réseaux optiques diffractifs. Crédit : Ozcan Lab @ UCLA Le traitement optique a suscité un grand intérêt dans les applications d'apprentissage automatique en raison du parallélisme massif et de la bande passante de l'optique. Les réseaux diffractifs fournissent...
