Однопиксельные камеры являются эффективным решением для получения изображений за пределами видимого спектра, где массивы детекторов недоступны или слишком дороги. Однако практическому приложению этой технологии препятствует ограниченное качество и длительное время реконструкции изображений. В последнее время стал очень популярен подход с использованием машинного обучения в этой задаче, который позволяет улучшить качество и обеспечить более высокую скорость обработки изображений. В настоящей работе было исследовано однопиксельное детектирование на основе машинного обучения, а также изучено, как качество обучения зависит от различных аспектов моделируемого эксперимента однопиксельной визуализации и количества обучаемых параметров нейронной сети.

Манько С.Д. (науч. рук. Моисеевский А.Д.) Машинное обучение в задаче однопиксельной визуализации // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14409