論文の概要: Cosmic-CoNN: A Cosmic Ray Detection Deep-Learning Framework, Dataset, and Toolkit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14922v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 18:04:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:21:31.006812
• Title: Cosmic-CoNN: A Cosmic Ray Detection Deep-Learning Framework, Dataset, and Toolkit
• Title（参考訳）: Cosmic-CoNN:cosmic Ray Detection Deep-Learning Framework, Dataset, Toolkit
• Authors: Chengyuan Xu, Curtis McCully, Boning Dong, D. Andrew Howell, Pradeep Sen
• Abstract要約: 汎用CR検出モデルを生成するためのディープラーニングフレームワークであるCosmic-CoNNを提案する。 我々は、ラス・カンブレス天文台のグローバル望遠鏡ネットワークから数千の画像を活用する、大規模で多様な地上ベースのCRデータセットを構築した。 また、コンソールコマンド、Webベースのアプリケーション、Python APIを含む一連のツールを構築して、天文学者のコミュニティによって広くアクセス可能な、自動で堅牢なCR検出を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.687706040582625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rejecting cosmic rays (CRs) is essential for scientific interpretation of CCD-captured data, but detecting CRs in single-exposure images has remained challenging. Conventional CR-detection algorithms require tuning multiple parameters experimentally making it hard to automate across different instruments or observation requests. Recent work using deep learning to train CR-detection models has demonstrated promising results. However, instrument-specific models suffer from performance loss on images from ground-based facilities not included in the training data. In this work, we present Cosmic-CoNN, a deep-learning framework designed to produce generic CR-detection models. We build a large, diverse ground-based CR dataset leveraging thousands of images from the Las Cumbres Observatory global telescope network to produce a generic CR-detection model which achieves a 99.91% true-positive detection rate and maintains over 96.40% true-positive rates on unseen data from Gemini GMOS-N/S, with a false-positive rate of 0.01%. Apart from the open-source framework and dataset, we also build a suite of tools including console commands, a web-based application, and Python APIs to make automatic, robust CR detection widely accessible by the community of astronomers.
• Abstract（参考訳）: 宇宙線(CR)の排除はCCDキャプチャーデータの科学的解釈に不可欠であるが、単一露光画像におけるCRの検出は依然として困難である。 従来のcr検出アルゴリズムでは、複数のパラメータを実験的にチューニングする必要があるため、さまざまな機器や観測要求の自動化が難しい。 近年のディープラーニングによるCR検出モデルの訓練は有望な結果を示している。 しかし、楽器固有のモデルは、訓練データに含まれない地上設備の画像の性能低下に苦しむ。 本研究では,汎用CR検出モデルを生成するためのディープラーニングフレームワークCosmic-CoNNを提案する。 我々は、Las Cumbres天文台のグローバル望遠鏡ネットワークから数千の画像を利用して、99.91%の真陽性検出率を達成し、Gemini GMOS-N/Sの未確認データに対して96.40%以上の真陽性率を維持する一般的なCR検出モデルを構築する。 オープンソースのフレームワークとデータセットとは別に、私たちはコンソールコマンド、webベースのアプリケーション、python apiを含む一連のツールも構築しています。

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