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全息圖是一種記錄了物體的干涉光場的圖像，具有豐富的信息和真實感。數字全息術是一種允許記錄、處理和重建2D和3D場景數據的技術。數字全息圖重建技術旨在通過計算機算法，將物體的干涉光場數據轉化為可視化的全息圖像，其基本原理是利用物體波與參考波之間的干涉信息，通過計算機運算模擬光波傳播過程，從而進行全息圖像的重建。傳統的全息圖重建方法存在一些限制，例如計算復雜度高、重建質量不高等。

據悉，微美全息(NASDAQ:WIMI)將全息圖重建技術與深度學習的多分支神經網絡結合起來，正在研究基于深度多分支神經網絡的數字全息圖重建技術?；谏疃榷喾种窠浘W絡的數字全息圖重建技術通過利用深度學習算法中的神經網絡，可以更準確、高效地重建全息圖像。其主要利用深度學習的強大泛化能力和自我學習能力，通過多分支神經網絡對全息圖像進行多角度、多層次的分析和處理，以實現更精確、更高效的全息圖像重建。

深度多分支神經網絡是一種特殊的深度神經網絡結構，它由多個并行的神經網絡分支組成，每個分支可以獨立學習和提取特征，最后再將各分支的輸出進行融合，可用于解決多任務學習、特征融合等問題，從而實現對復雜數據的高效處理和精確識別。在深度多分支神經網絡中，輸入數據首先通過共享的底層網絡層進行特征提取。然后，每個分支會接收這些共享的特征表示，并在自己獨立的網絡層中進一步處理。每個分支可以有不同的架構，例如不同的卷積層、全連接層等，以便學習適合特定任務的特征表示。通過引入多個分支，深度多分支神經網絡可以同時學習多個任務或學習多個不同層次的特征表示。每個分支可以專注于解決特定的任務或學習特定層次的特征，從而提高網絡的表達能力和泛化能力。深度多分支神經網絡在計算機視覺、自然語言處理等領域中得到了廣泛的應用。它可以有效地處理復雜的多任務學習問題，并且能夠充分利用數據的多樣性和特征的多樣性來提高模型性能。

WIMI微美全息研究的基于深度多分支神經網絡的數字全息圖重建技術，通過訓練深度多分支神經網絡，可以學習和提取全息圖像的特征，然后根據這些特征來重建全息圖像。相比傳統方法，基于深度多分支神經網絡的數字全息圖重建技術具有更好的重建質量、更高的計算效率和更強的泛化能力。

基于多分支神經網絡的數字全息圖重建技術的關鍵模塊包括多分支神經網絡、全息圖預處理模塊、全息圖后處理模塊等。全息圖預處理模塊對輸入的全息圖進行預處理，包括噪聲去除、歸一化等操作，以便于神經網絡進行處理。多分支神經網絡是模型的核心，每個分支都對輸入全息圖進行處理，并生成一個重建結果，這些結果最終通過融合層進行整合，生成最終的全息圖像。全息圖后處理模塊負責對神經網絡輸出的全息圖進行后處理，如圖像修復、圖像增強等，以提高全息圖的質量。

多分支神經網絡的設計使得模型可以從不同的角度、不同的層次對全息圖進行處理，從而實現更高精度的全息圖重建。相較于傳統的全息圖重建方法，基于多分支神經網絡的方法可以更快的處理全息圖，大大提高了全息圖重建的效率。其可以通過訓練和學習，自動適應不同的全息圖，有很好的通用性和適應性。

WIMI微美全息研究的基于多分支神經網絡的數字全息圖重建技術具有巨大的發展前景。隨著深度學習技術的不斷發展和優化，這種技術的性能和效率都將得到進一步提升。由于全息圖重建技術在許多領域都有廣泛的應用，如醫療、科研、工業檢測等，因此基于多分支神經網絡的數字全息圖重建技術的發展將對這些領域產生深遠影響。隨著全息圖技術的普及，這種技術也有可能引領新的科技潮流，如全息顯示、全息通信等。

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