論文の概要: Automatic Crater Shape Retrieval using Unsupervised and Semi-Supervised Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01933v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 16:16:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 14:12:53.320892
• Title: Automatic Crater Shape Retrieval using Unsupervised and Semi-Supervised Systems
• Title（参考訳）: 教師なし・半監督システムによるクレーター形状の自動検索
• Authors: Atal Tewari, Vikrant Jain, Nitin Khanna
• Abstract要約: 本稿では,教師なし非深層学習と半教師付き深層学習の組み合わせを提案する。 教師なしの非深度学習では,クレーターの形状を抽出する適応的なリム抽出アルゴリズムが提案されている。 抽出されたクレーターの形状は、半教師付き深層学習において、位置、大きさ、精製された形状を取得するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.088303226909277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Impact craters are formed due to continuous impacts on the surface of planetary bodies. Most recent deep learning-based crater detection methods treat craters as circular shapes, and less attention is paid to extracting the exact shapes of craters. Extracting precise shapes of the craters can be helpful for many advanced analyses, such as crater formation. This paper proposes a combination of unsupervised non-deep learning and semi-supervised deep learning approach to accurately extract shapes of the craters and detect missing craters from the existing catalog. In unsupervised non-deep learning, we have proposed an adaptive rim extraction algorithm to extract craters' shapes. In this adaptive rim extraction algorithm, we utilized the elevation profiles of DEMs and applied morphological operation on DEM-derived slopes to extract craters' shapes. The extracted shapes of the craters are used in semi-supervised deep learning to get the locations, size, and refined shapes. Further, the extracted shapes of the craters are utilized to improve the estimate of the craters' diameter, depth, and other morphological factors. The craters' shape, estimated diameter, and depth with other morphological factors will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 衝突クレーターは惑星体の表面への連続的な衝撃によって形成される。 最近の深層学習に基づくクレーター検出法はクレーターを円形の形状として扱い、クレーターの正確な形状を抽出するためにはあまり注意を払わない。 クレーターの正確な形状を抽出することは、クレーターの形成のような多くの高度な分析に役立つ。 本稿では,非教師なし深層学習と半教師付き深層学習を組み合わせることで,クレーターの形状を正確に抽出し,既存のカタログから欠落したクレーターを検出することを提案する。 教師なしの非深度学習において,クレーターの形状を抽出する適応的なリム抽出アルゴリズムを提案する。 この適応リム抽出アルゴリズムでは、DEMの標高分布を利用して、DEM由来の斜面に形態的操作を適用してクレーターの形状を抽出した。 クレーターの抽出された形状は、半教師付きディープラーニングで場所、大きさ、洗練された形状を得るために使用される。 さらに、抽出されたクレーターの形状を利用して、クレーターの直径、深さ、その他の形態因子の推定を改善する。 クレーターの形状、推定直径、その他の形態的要因による深さなどが公表される。

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