論文の概要: Identify Light-Curve Signals with Deep Learning Based Object Detection Algorithm. I. Transit Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00670v2
• Date: Wed, 24 Nov 2021 06:25:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 03:30:01.362402
• Title: Identify Light-Curve Signals with Deep Learning Based Object Detection Algorithm. I. Transit Detection
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく物体検出アルゴリズムによる光カーブ信号の同定 i.交通の検知
• Authors: Kaiming Cui, Junjie Liu, Fabo Feng, and Jifeng Liu
• Abstract要約: そこで我々は,コンピュータビジョン分野におけるオブジェクト検出の枠組みに基づいた,新しい検出アルゴリズムを開発した。 このモデルでは,信号-雑音比が6より高いトランジットを同定するために,約90%の精度とリコールが得られる。 提案アルゴリズムの結果は人間の視覚知覚の直感と一致し,シングルトランジット候補を見つけるのに有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.282591407862616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning techniques have been well explored in the transiting exoplanet field; however, previous work mainly focuses on classification and inspection. In this work, we develop a novel detection algorithm based on a well proven object detection framework in the computer vision field. Through training the network on the light curves of the confirmed Kepler exoplanets, our model yields about 90% precision and recall for identifying transits with signal-to-noise ratio higher than 6 (set the confidence threshold to 0.6). Giving a slightly lower confidence threshold, recall can reach higher than 95%. We also transfer the trained model to the TESS data and obtain similar performance. The results of our algorithm match the intuition of the human visual perception and make it useful to find single-transiting candidates. Moreover, the parameters of the output bounding boxes can also help to find multiplanet systems. Our network and detection functions are implemented in the Deep-Transit toolkit, which is an open-source Python package hosted on GitHub and PyPI.
• Abstract（参考訳）: 深層学習技術は、トランジット系外惑星の分野ではよく研究されてきたが、以前の研究は主に分類と検査に焦点を当てている。 本研究では,コンピュータビジョン分野における十分に証明された物体検出フレームワークに基づく新しい検出アルゴリズムを開発した。 確認されたケプラー太陽系外惑星の光曲線上でのネットワークのトレーニングにより、我々のモデルはおよそ90%の精度で、信号-雑音比が6より高いトランジットを識別するリコールを行う(信頼閾値を0.6とする)。 信頼性のしきい値がわずかに低い場合、リコールは95%以上に達する。 また、トレーニングしたモデルをtessデータに転送し、同様のパフォーマンスを得る。 アルゴリズムの結果は,人間の視覚知覚の直観と一致し,単一翻訳候補を見つけるのに有用である。 さらに、出力境界ボックスのパラメータは、マルチプラネットシステムを見つけるのにも役立ちます。 ネットワークと検出機能は、githubとpypiにホストされているオープンソースのpythonパッケージであるdeep-transit toolkitに実装されています。

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