Neuro-inspired automated lens design
Yao Gao, Lei Sun, Shaohua Gao, Qi Jiang, Kailun Yang, Weijian Hu, Xiaolong Qian, Wenyong Li, Luc Van Gool, Kaiwei Wang
现代镜头设计的高度非凸优化景观需要广泛的人类专业知识,导致效率低下和有限的设计多样性。 虽然自动化方法是可取的,但现有方法仍然仅限于简单的任务或生产具有不理想图像质量的复杂镜头。 从哺乳动物神经发育中的突触修剪机制中汲取灵感,这项研究提出了OptiNeuro - 一种新颖的自动镜头设计框架,首先产生不同的初始结构,然后逐步消除低性能镜头,同时通过梯度优化来改进剩余的候选。 通过完全自动化复杂的非球形成像镜头的设计,OptiNeuro展示了准人级性能,以最少的人工干预确定了多个可行的候选者。 这种进步不仅提高了镜头设计的自动化水平和效率,还促进了以前未知的镜头架构的探索。
The highly non-convex optimization landscape of modern lens design necessitates extensive human expertise, resulting in inefficiency and constrained design diversity. While automated methods are desirable, existing approaches remain limited to simple tasks or produce complex lenses with suboptimal image quality. Drawing inspiration from the synaptic pruning mechanism in mammalian neural development, this study proposes OptiNeuro–a novel automated lens design framework that first generates divers...