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Direct Image Classification from Fourier Ptychographic Microscopy Measurements without Reconstruction
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内容提要
该研究提出了一种新方法，通过卷积神经网络直接从傅里叶相位显微镜测量中进行图像分类，避免了高计算成本的重建过程。该方法提高了12%的分类性能，减少了数据量和采集时间，同时保持了分类准确性。
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关键要点
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该研究提出了一种新方法，通过卷积神经网络直接从傅里叶相位显微镜测量中进行图像分类。
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新方法避免了高计算成本的重建过程，提高了12%的分类性能。
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该方法减少了数据量和采集时间，同时保持了分类准确性。
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研究表明，学习多路复用多个原始测量能够有效降低数据量。
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