PILArNet：高能物理中用于粒子成像液氩探测器的公开数据集
仪器与探测器
2020-06-04 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
高能物理 - 实验
摘要
机器学习方案的快速发展往往伴随着公开测试数据集的产生。此类数据集降低了解决问题的最大门槛——获取数据——同时也为比较不同方案提供了基准。此外，大型数据集已被用于训练高性能特征提取器，这些提取器随后被应用于超出最初定义的问题的新方法中。为了鼓励对液氩时间投影室（一类用于高能物理实验的粒子探测器）所采集数据的分析快速发展，我们制作了 PILArNet，这是首个用于若干关键分析任务的 2D 和 3D 开放数据集。本文给出的初始数据集包含 300,000 个在三种不同体积尺寸中模拟并记录的样本。该数据集以稀疏 2D 和 3D 矩阵格式高效存储，并附有体积内模拟粒子的辅助信息，现已公开供研究使用。本文中我们描述了该数据集、任务以及用于获取样本的方法。
引用
@article{arxiv.2006.01993,
title = {PILArNet: Public Dataset for Particle Imaging Liquid Argon Detectors in High Energy Physics},
author = {Corey Adams and Kazuhiro Terao and Taritree Wongjirad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.01993},
year = {2020}
}