Core Concepts
본 연구는 좋은 초기 설계 없이도 무작위로 초기화된 렌즈 표면으로부터 광학 설계를 자동으로 학습할 수 있는 커리큘럼 학습 기반의 DeepLens 설계 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 방식의 한계를 극복하고 복합 굴절 광학계의 완전한 End-to-End 설계를 가능하게 한다.
Abstract
본 연구는 좋은 초기 설계 없이도 광학 설계를 자동으로 학습할 수 있는 커리큘럼 학습 기반의 DeepLens 설계 방법을 제안한다.
커리큘럼 학습 전략은 광학 설계 난이도를 점진적으로 높여가는 방식으로, 먼저 작은 조리개 크기와 좁은 시야각으로 시작하여 점차 확장해나간다. 이와 함께 광학 정규화와 공간 가중치 마스크를 도입하여 국소 최소값에 빠지는 것을 방지하고 열악한 영역에 집중할 수 있도록 한다.
이를 통해 기존 방식의 한계를 극복하고 복합 굴절 광학계의 완전한 End-to-End 설계를 가능하게 한다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 다양한 고전적 광학 렌즈와 넓은 초점 심도를 가지는 계산 광학 렌즈를 자동으로 설계한다. 특히 후자의 경우 짧은 후초점 거리와 높은 비구면성을 가지며, 이를 통해 깊이에 따른 PSF 변화를 최소화하고 전체 초점 영역에서 선명한 이미지를 복원할 수 있다.
Stats
광학 렌즈 설계 시 고려된 주요 사양은 다음과 같다:
시야각: 80.8도
F-number: 2.0
센서 대각선 길이: 7.66 mm
센서 해상도: 2048 x 2048 (픽셀 크기 2.65 μm)
계산 광학 렌즈의 경우 다음과 같은 사양을 가진다:
초점 거리: 5.55 mm
시야각: 68.8도
F-number: 2.1
센서 해상도: 1024 x 1024 (픽셀 크기 4.97 μm)
초점 거리: 20 cm
Quotes
"본 연구는 좋은 초기 설계 없이도 무작위로 초기화된 렌즈 표면으로부터 광학 설계를 자동으로 학습할 수 있는 커리큘럼 학습 기반의 DeepLens 설계 방법을 제안한다."
"제안 방법의 성능을 검증하기 위해 다양한 고전적 광학 렌즈와 넓은 초점 심도를 가지는 계산 광학 렌즈를 자동으로 설계한다."