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2024年4月18日发(作者：源码下载系统)
基于改进Vision Transformer的复合涡旋光
束识别
1.引言
光束识别是一项重要的光学技术，广泛应用于图像处理、计算机视
觉和机器学习等领域。近年来，基于Transformer的视觉模型在图像识
别方面取得了巨大的成功。然而，在处理复杂的涡旋光束时，现有的
模型仍面临一些挑战。本文提出了一种改进的Vision Transformer模型，
用于复合涡旋光束的准确识别。
2.复合涡旋光束的介绍
复合涡旋光束是一种将多个涡旋光束叠加而成的复杂光学信号。它
具有多个旋转的涡旋结构，每个旋转的涡旋结构都有相应的角动量和
自旋角。复合涡旋光束在光学信息处理、光通信和量子计算等领域有
着广泛的应用。因此，准确识别复合涡旋光束对于这些领域的研究具
有重要意义。
3.改进的Vision Transformer模型
为了准确识别复合涡旋光束，本文提出了一种改进的Vision
Transformer模型。该模型基于Transformer结构，通过对Transformer
的改进实现对复合涡旋光束的有效识别。
3.1 增加自注意力机制
在传统的Vision Transformer中，自注意力机制起到重要作用，帮
助模型捕捉图像中的关键信息。针对复合涡旋光束的特点，我们在自
注意力机制中增加了涡旋特征的提取。具体而言，我们通过引入旋转
角和角动量矩阵，将涡旋特征融入自注意力机制中，使得模型能够更
好地理解并捕捉涡旋结构。
3.2 引入局部特征提取
针对复合涡旋光束中存在的局部结构，我们引入了局部特征提取模
块。该模块通过卷积操作和池化操作，针对不同尺度的图像区域提取
局部特征。这样可以使模型更好地捕捉到涡旋光束中的细节信息。
4.数据集和实验
本文使用了大规模的复合涡旋光束数据集进行模型的训练和评估。
数据集包含了不同种类和角动量的复合涡旋光束样本。我们将数据集
划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练与验证。
在实验中，我们将改进的Vision Transformer模型与其他经典的图
像识别模型进行对比。实验结果表明，我们的模型在准确识别复合涡
旋光束方面表现出了明显的优势，并取得了更高的识别准确率和较低
的错误率。
5.结论
本文提出了一种改进的Vision Transformer模型，用于复合涡旋光
束的识别。通过增加自注意力机制和引入局部特征提取，我们的模型
在准确识别复合涡旋光束方面取得了显著的改进。今后的研究中，我
们将进一步优化模型的性能，并将其应用于实际问题中。
参考文献：
[1] Vaswani, A., et al. (2017). Attention is All You Need. In Advances
in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017).
[2] Carion, N., et al. (2020). End-to-End Object Detection with
Transformers. In European Conference on Computer Vision (ECCV 2020).
[3] Dosovitskiy, A., et al. (2021). An Image is Worth 16x16 Words:
Transformers for Image Recognition at Scale. In International Conference
on Learning Representations (ICLR 2021).
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