旋臂与棒结构的深度学习分割
星系天体物理
2023-12-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了首个用于分割星系旋臂和棒结构的深度学习模型。在天文学家进行的盲法评估中，我们预测的旋臂掩模优于当前的自动化方法（99% 的评估）和我们原始的志愿者标签（79% 的评估）。专家在 89% 的评估中将我们的旋臂掩模评为“大多良好”至“完美”。从我们预测的棒掩模简单导出的棒长度，与一个专门的众包项目结果高度一致。我们掩模的像素级精度——此前在大规模上无法实现——将为研究旋臂和棒结构如何演化的新工作奠定基础。
引用
@article{arxiv.2312.02908,
title = {Deep Learning Segmentation of Spiral Arms and Bars},
author = {Mike Walmsley and Ashley Spindler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.02908},
year = {2023}
}
备注
Accepted at Machine Learning and the Physical Sciences Workshop, NeurIPS 2023