天文学的ソース検出とデブレンディングのための部分属性インスタンスセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Hausen Ryan; Robertson Brant

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205274019730 整理番号：22P0026951

天文学的ソース検出とデブレンディングのための部分属性インスタンスセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Partial-Attribution Instance Segmentation for Astronomical Source Detection and Deblending

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発行年： 2022年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

天文学的ソース脱混合は,多重,おそらく重複するソースから成る画像に対する個々の恒星または銀河(ソース)の寄与を分離するプロセスである。天文学的ソースは広範囲のサイズと輝度を示し,画像において実質的な重複を示す可能性がある。天文学的画像データは,その高いダイナミックレンジ,低い信号対雑音比,および非在来型画像フォーマットのために,さらに,市販のコンピュータビジョンアルゴリズムに挑戦できる。これらの課題は,ソースを天文学研究の開放領域を脱混合し,本研究では,深い学習モデルのために,ソース検出と脱混合を可能にする部分属性インスタンスセグメンテーションと呼ばれる新しい手法を導入した。この方法の実証として新しいニューラルネットワーク実装を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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