論文の概要: What's the Difference? The potential for Convolutional Neural Networks for transient detection without template subtraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07390v2
• Date: Fri, 2 Jun 2023 18:34:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 05:43:22.853443
• Title: What's the Difference? The potential for Convolutional Neural Networks for transient detection without template subtraction
• Title（参考訳）: 違いは何ですか? テンプレート減算を伴わない過渡検出のための畳み込みニューラルネットワークの可能性
• Authors: Tatiana Acero-Cuellar, Federica Bianco, Gregory Dobler, Masao Sako and Helen Qu
• Abstract要約: 本稿では、画像から天体物理学的トランジェントを分離するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の可能性について検討する。 ダーク・エナジー・サーベイのデータを用いて、我々はCNNを用いて「リアル・ボガス」分類を自動化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a study of the potential for Convolutional Neural Networks (CNNs) to enable separation of astrophysical transients from image artifacts, a task known as "real-bogus" classification without requiring a template subtracted (or difference) image which requires a computationally expensive process to generate, involving image matching on small spatial scales in large volumes of data. Using data from the Dark Energy Survey, we explore the use of CNNs to (1) automate the "real-bogus" classification, (2) reduce the computational costs of transient discovery. We compare the efficiency of two CNNs with similar architectures, one that uses "image triplets" (templates, search, and difference image) and one that takes as input the template and search only. We measure the decrease in efficiency associated with the loss of information in input finding that the testing accuracy is reduced from 96% to 91.1%. We further investigate how the latter model learns the required information from the template and search by exploring the saliency maps. Our work (1) confirms that CNNs are excellent models for "real-bogus" classification that rely exclusively on the imaging data and require no feature engineering task; (2) demonstrates that high-accuracy (> 90%) models can be built without the need to construct difference images, but some accuracy is lost. Since once trained, neural networks can generate predictions at minimal computational costs, we argue that future implementations of this methodology could dramatically reduce the computational costs in the detection of transients in synoptic surveys like Rubin Observatory's Legacy Survey of Space and Time by bypassing the Difference Image Analysis entirely.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像アーチファクトから天体物理学的トランジェントを分離するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の可能性について検討する。このタスクは,大量のデータにおいて,小さな空間スケールでの画像マッチングを伴って,計算的に高価な処理を必要とするテンプレート(または差分)画像を必要とすることなく,「リアルボグス」分類と呼ばれるタスクである。 ダーク・エナジー・サーベイのデータを用いて,(1)「リアル・ボーガス」分類の自動化,(2)過渡的な発見の計算コストの削減についてCNNを用いて検討する。 2つのCNNの効率を類似したアーキテクチャと比較する。1つは「像三重項」(テンプレート、検索、差分画像)を使い、もう1つはテンプレートと検索のみを入力とする。 テスト精度が96%から91.1%に低下していることから,入力における情報損失に伴う効率の低下を測定した。 さらに,テンプレートから必要な情報を学習し,サリエンシマップを探索することで検索する方法について検討する。 本研究は,CNNが画像データにのみ依存し,特徴工学的タスクを必要としない「リアルボグ」分類の優れたモデルであることを確認し,画像の違いを伴わずに高精度(>90%)のモデルを構築することができることを示した。 トレーニングされたニューラルネットワークは、最小の計算コストで予測を生成できるため、この手法の将来の実装は、ルビン天文台のレガシな空間と時間の調査のように、差分画像解析を完全にバイパスすることで、トランジェント検出の計算コストを劇的に削減できると主張している。

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