cooke triplet镜头设计
时间: 2023-05-17 16:00:38 浏览: 114
Cooke Triplet镜头是一种经典的三片式透镜设计,是由英国光学家William Cooke在19世纪末期发明的。Cooke Triplet镜头由三片透镜构成,包括两个凸透镜和一个凹透镜。
Cooke Triplet镜头的优点主要在于其显著的“无颜色畸变”和“无曲面像散”。这意味着该镜头可以在广泛的光谱范围内保持图像的清晰度和色彩正确性,并减少场曲至最小程度。为了最大程度地实现这种几乎完美的性能,Cooke Triplet镜头内部的表面曲率和厚度必须非常精确。
Cooke Triplet镜头被广泛用于相机镜头和望远镜等光学器材中。它们常被用于需要高清晰度和色彩准确度的应用,如科学摄影、天文学和高精度显微镜等。
总之,Cooke Triplet镜头的设计与精度非常关键,因为它为许多应用提供了卓越的光学性能和精确的色彩校正,但同时也使得它比其他常规设计的镜头更加昂贵。
相关问题
triplet loss
Triplet Loss是一种损失函数,主要用于训练神经网络进行人脸识别、图像检索等任务。它的目标是将同类别的样本间的距离缩小,将不同类别的样本间的距离放大。通俗来说,就是让同一类别的样本在嵌入向量空间中尽可能地靠近,不同类别的样本在嵌入向量空间中尽可能地远离。这种训练方式可以让神经网络学习到更好的特征表示,从而提高模型的准确率。
具体来说,对于一个三元组(a, p, n),其中a和p是同一类别的样本,n是另一类别的样本。Triplet Loss将计算a和p之间的距离d_ap以及a和n之间的距离d_an,然后使用一个超参数margin将这两个距离相减并取一个最大值。这个margin用于控制同类别样本间的距离和异类别样本间的距离之间的差异,如果它太小,网络可能无法学到区分不同类别的特征;如果它太大,网络可能会将所有样本都分为不同的类别。
triplet attention
Triplet attention是一种通过使用三分支结构捕获跨维度交互来计算注意力权重的新方法。它由三个平行的分支组成,其中两个分支负责捕获通道和空间之间的跨维度交互,而最后一个分支类似于CBAM,用于构建空间注意力。这三个分支的输出通过平均求和来得到最终的注意力权重。Triplet attention的优势在于它能够在计算注意力权重时捕获跨维度的依赖关系,从而提高了性能。它的设计简单而有效,可以轻松地作为附加模块插入经典的骨干网络。实验证明,triplet attention在图像分类和目标检测等各种计算机视觉任务中表现出了良好的性能。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [注意力机制:基于Yolov5/Yolov7的Triplet注意力模块,即插即用,效果优于cbam、se,涨点明显](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130386790)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Triplet Attention -接近无参注意力| Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module](https://blog.csdn.net/weixin_42096202/article/details/108970057)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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