論文の概要: Variational Inference for Deblending Crowded Starfields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02409v3
• Date: Tue, 29 Aug 2023 00:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 19:38:59.326420
• Title: Variational Inference for Deblending Crowded Starfields
• Title（参考訳）: 群集スターフィールドの変分推定
• Authors: Runjing Liu, Jon D. McAuliffe, Jeffrey Regier (for the LSST Dark Energy Science Collaboration)
• Abstract要約: 本稿では,混み合った星場の天体画像のソースを損なうベイズ的手法であるStarNetを提案する。 M2球状星団のSDSS画像を用いた実験では、スターネットは2つの競合する手法よりもかなり精度が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8471366736328809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In images collected by astronomical surveys, stars and galaxies often overlap visually. Deblending is the task of distinguishing and characterizing individual light sources in survey images. We propose StarNet, a Bayesian method to deblend sources in astronomical images of crowded star fields. StarNet leverages recent advances in variational inference, including amortized variational distributions and an optimization objective targeting an expectation of the forward KL divergence. In our experiments with SDSS images of the M2 globular cluster, StarNet is substantially more accurate than two competing methods: Probabilistic Cataloging (PCAT), a method that uses MCMC for inference, and DAOPHOT, a software pipeline employed by SDSS for deblending. In addition, the amortized approach to inference gives StarNet the scaling characteristics necessary to perform Bayesian inference on modern astronomical surveys.
• Abstract（参考訳）: 天文学調査によって収集された画像では、星と銀河はしばしば視覚的に重なり合う。 偏向とは、調査画像中の個々の光源を識別し、特徴付けるタスクである。 我々は、混雑した恒星場の天文画像のソースをデブルするベイズ法であるstarnetを提案する。 StarNetは最近の変分推論の進歩を活用しており、償却変分分布や前方KL分散の期待を目標とした最適化目標などがある。 私たちのm2球状クラスタのsdssイメージを用いた実験では、starnetは2つの競合する方法、すなわち推論にmcmcを使用するメソッドであるprobabilistic cataloging(pcat)と、ddssがデブレーションに使用するソフトウェアパイプラインであるdaophotよりもかなり正確です。 さらに、推論に対する償却アプローチは、現代の天文学的な調査でベイズ推論を実行するのに必要なスケーリング特性を与える。

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