用于射电星系与红外宿主检测的多模态数据集与基准
计算机视觉与模式识别
2023-12-13 v1 宇宙学与河外天体物理
星系天体物理
天体物理仪器与方法
摘要
我们提出了一个由天文学专家开发的全新多模态数据集，旨在自动化多组件延展射电星系及其对应红外宿主的检测与定位。该数据集包含 2,800 张图像中的 4,155 个星系实例，同时具备射电和红外两种模态。每个实例包含延展射电星系类别信息、涵盖其所有组件的边界框、像素级分割掩码以及其对应红外宿主星系的位置。我们的数据集是首个公开可访问的数据集，包含来自高灵敏度射电望远镜和红外卫星的图像及其用于识别的实例级标注。我们在该数据集上对多种目标检测算法进行了基准测试，并提出了一种新颖的多模态方法，以同时识别射电星系及红外宿主的位置。
引用
@article{arxiv.2312.06728,
title = {A Multimodal Dataset and Benchmark for Radio Galaxy and Infrared Host Detection},
author = {Nikhel Gupta and Zeeshan Hayder and Ray P. Norris and Minh Hyunh and Lars Petersson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.06728},
year = {2023}
}
备注
Accepted in NeurIPS 2023 conference ML4PS workshop (https://nips.cc/). The full version accepted in PASA, is available at https://doi.org/10.1017/pasa.2023.64