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Applications of object detection networks in high-power laser systems and experiments

High Power laser Science and Engineering 2023年第1期11卷 52-60页

作者： Jinpu Lin Florian Haberstroh Stefan Karsch Andreas Döpp Ludwig-Maximilians-Universität München GarchingGermany

The recent advent of deep artificial neural networks has resulted in a dramatic increase in performance for object classification and *** pre-trained with everyday objects,we find that a state-of-the-art object detection architecture can very efficiently be fine-tuned to work on a variety of object detection tasks in a high-power laser *** this paper,three exemplary applications are *** show that the plasma waves in a laser±plasma accelerator can be detected and located on the optical *** plasma wavelength and plasma density are estimated ***,we present the detection of all the peaks in an electron energy spectrum of the accelerated electron beam,and the beam charge of each peak is estimated ***,we demonstrate the detection of optical damage in a high-power laser *** reliability of the object detector is demonstrated over1000 laser shots in each *** study shows that deep object detection networks are suitable to assist online and offline experimental analysis,even with small training *** believe that the presented methodology is adaptable yet robust,and we encourage further applications in Hz-level or kHz-level high-power laser facilities regarding the control and diagnostic tools,especially for those involving image data.

关键词： high repetition rate laser±plasma accelerators machine learning object detection optical diagnostics

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