Morpheus：面向天文图像数据像素级分析的深度学习框架
星系天体物理
2020-05-20 v2 机器学习
摘要
我们提出Morpheus，一种用于生成天文源像素级形态分类的新模型。Morpheus利用深度学习进展，通过一种借鉴自计算机视觉领域的语义分割算法，逐像素执行源检测、源分割和形态分类。通过在目标检测过程中利用真实天文源流量的形态信息，Morpheus展现出对源误识别具有鲁棒性。我们通过对五个CANDELS天区（重点关注GOODS South天区）的哈勃空间望远镜数据进行源检测、源分割和形态分类来评估Morpheus，并展示了在恢复已知的GOODS South 3D-HST源（H < 26 AB）方面具有高完备性。我们公开发布代码，提供在线演示，并展示GOODS South天区Morpheus结果的交互式可视化。
引用
@article{arxiv.1906.11248,
title = {Morpheus: A Deep Learning Framework For Pixel-Level Analysis of Astronomical Image Data},
author = {Ryan Hausen and Brant Robertson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.11248},
year = {2020}
}
备注
47 pages, 33 figures. Version accepted by ApJS. More information about Morpheus is available at https://morpheus-project.github.io/morpheus/