論文の概要: Tails: Chasing Comets with the Zwicky Transient Facility and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13352v1
• Date: Fri, 26 Feb 2021 08:01:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 15:34:00.184437
• Title: Tails: Chasing Comets with the Zwicky Transient Facility and Deep Learning
• Title（参考訳）: Tails: Zwicky Transient FacilityとDeep LearningでCometsを魅了する
• Authors: Dmitry A. Duev, Bryce T. Bolin, Matthew J. Graham, Michael S. P. Kelley, Ashish Mahabal, Eric C. Bellm, Michael W. Coughlin, Richard Dekany, George Helou, Shrinivas R. Kulkarni, Frank J. Masci, Thomas A. Prince, Reed Riddle, Maayane T. Soumagnac, St\'efan J. van der Walt
• Abstract要約: Tails は Zwicky Transient Facility (ZTF) の画像データにおける彗星の同定とローカライズのためのフレームワークである TailsはカスタムEfficientDetベースのアーキテクチャを採用し、ほぼリアルタイムで単一の画像で彗星を見つけることができます。 本研究では,ZTF Twilight調査データに基づいて,生産環境におけるTails効率評価の初期結果を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4260602838972598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Tails, an open-source deep-learning framework for the identification and localization of comets in the image data of the Zwicky Transient Facility (ZTF), a robotic optical time-domain survey currently in operation at the Palomar Observatory in California, USA. Tails employs a custom EfficientDet-based architecture and is capable of finding comets in single images in near real time, rather than requiring multiple epochs as with traditional methods. The system achieves state-of-the-art performance with 99% recall, 0.01% false positive rate, and 1-2 pixel root mean square error in the predicted position. We report the initial results of the Tails efficiency evaluation in a production setting on the data of the ZTF Twilight survey, including the first AI-assisted discovery of a comet (C/2020 T2) and the recovery of a comet (P/2016 J3 = P/2021 A3).
• Abstract（参考訳）: 今回我々は,米国カリフォルニア州パロマー天文台で現在運用中のロボット光学時間領域調査であるzwicky transient facility (ztf) の画像データから彗星の同定と局在を示す,オープンソースのディープラーニングフレームワーク tails を提案する。 TailsはカスタムのEfficientDetベースのアーキテクチャを採用しており、従来の方法のように複数のエポックを必要とするのではなく、ほぼリアルタイムで単一の画像で彗星を見つけることができる。 このシステムは、予測位置における99%リコール、0.01%偽陽性率、1-2ピクセルのルート平均平方誤差で最先端のパフォーマンスを実現します。 ZTF Twilightサーベイのデータに基づいて,彗星 (C/2020 T2) のAI支援による最初の発見と彗星の回収 (P/2016 J3 = P/2021 A3) を含む生産環境におけるタイルス効率評価の初期結果を報告する。

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