光学卷积神经网络的技术路线？

光学卷积神经网络（Optical Convolutional Neural Networks，简称OCNNs）是一种将计算机视觉领域的卷积神经网络（CNN）思想应用于光学领域的方法。其技术路线主要包括以下几个步骤：

1. **光编码**：首先，图像数据通过光学编码设备（如光栅、衍射光路等）转换成光学模式，这些模式通常包含了丰富的几何信息。

2. **光学处理**：利用光学干涉、衍射或编码后的光学信号在特定介质（如光纤或相位介质）中的传播，模拟了卷积运算的过程。这一步相当于传统CNN中的滤波操作。

3. **捕获和检测**：经过光学处理后的信号会被捕捉到传感器上，并转化为数字数据。然后，这些数据通过专门设计的算法解析，提取出类似特征映射的结果。

4. **后处理**：数字化的数据会通过传统的软件算法进一步处理，包括降噪、归一化等预处理步骤，以及类似于CNN中的池化、激活函数等。

5. **训练和识别**：最后，这些处理过的数据用于深度学习模型的训练，通过反向传播优化网络权重，以便对新的光学模式进行分类、识别或分割任务。