論文の概要: NA-SODINN: a deep learning algorithm for exoplanet image detection based on residual noise regimes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02854v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 15:22:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 16:20:13.780590
• Title: NA-SODINN: a deep learning algorithm for exoplanet image detection based on residual noise regimes
• Title（参考訳）: NA-SODINN:残音条件に基づく外惑星画像検出のためのディープラーニングアルゴリズム
• Authors: Carles Cantero, Olivier Absil, Carl-Henrik Dahlqvist and Marc Van Droogenbroeck
• Abstract要約: SODINNアルゴリズムにより,高コントラストイメージング(HCI)において機械学習が導入された。 本研究は,新たな局所処理手法を導入することにより,SODINN検出性能を向上させることを目的とする。 画像ノイズ相関をよりよく捉えるための新しいディープラーニングアーキテクチャであるNA-SODINNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.11035158739594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised machine learning was recently introduced in high-contrast imaging (HCI) through the SODINN algorithm, a convolutional neural network designed for exoplanet detection in angular differential imaging (ADI) data sets. The benchmarking of HCI algorithms within the Exoplanet Imaging Data Challenge (EIDC) showed that (i) SODINN can produce a high number of false positives in the final detection maps, and (ii) algorithms processing images in a more local manner perform better. This work aims to improve the SODINN detection performance by introducing new local processing approaches and adapting its learning process accordingly. We propose NA-SODINN, a new deep learning architecture that better captures image noise correlations by training an independent SODINN model per noise regime over the processed frame. The identification of these noise regimes is based on a novel technique, named PCA-pmaps, which allows to estimate the distance from the star in the image from which background noise starts to dominate over residual speckle noise. NA-SODINN is also fed with local discriminators, such as S/N curves, which complement spatio-temporal feature maps when training the model.Our new approach is tested against its predecessor, as well as two SODINN-based hybrid models and a more standard annular-PCA approach, through local ROC analysis of ADI sequences from VLT/SPHERE and Keck/NIRC-2 instruments. Results show that NA-SODINN enhances SODINN in both the sensitivity and specificity, especially in the speckle-dominated noise regime. NA-SODINN is also benchmarked against the complete set of submitted detection algorithms in EIDC, in which we show that its final detection score matches or outperforms the most powerful detection algorithms, reaching a performance similar to that of the Regime Switching Model algorithm.
• Abstract（参考訳）: 角微分イメージング(ADI)データセットにおいて、外惑星検出のために設計された畳み込みニューラルネットワークであるSODINNアルゴリズムを通じて、高コントラストイメージング(HCI)で機械学習が導入された。 EIDC (Exoplanet Imaging Data Challenge) におけるHCIアルゴリズムのベンチマークの結果が得られた。 i) SODINNは、最終検出マップにおいて、多数の偽陽性を生成でき、 (ii)より局所的に画像を処理するアルゴリズムは、より優れた性能を発揮する。 本研究は,新しい局所処理手法を導入し,それに従って学習プロセスを適用することで, sodinn検出性能を向上させることを目的とする。 NA-SODINNは,処理フレーム上での独立型SODINNモデルをトレーニングすることにより,画像ノイズ相関をよりよくキャプチャする新しいディープラーニングアーキテクチャである。 これらのノイズの同定はPCA-pmapsと呼ばれる新しい手法に基づいており、背景ノイズが残留スペックルノイズに支配され始める画像中の恒星からの距離を推定することができる。 NA-SODINNには,S/N曲線などの局所的な識別器も備わっており,S/N曲線はモデルのトレーニング時に時空間の特徴マップを補完するが,新しいアプローチは,従来の2つのSODINNベースハイブリッドモデルと,より標準の環状PCAモデルに対して,VLT/SPHEREとKeck/NIRC-2のADIシーケンスの局所的ROC解析を通じてテストされる。 その結果、NA-SODINNは感度と特異性の両方でSODINNを強化し、特にスペックルが支配するノイズレシエーションにおいて顕著であることがわかった。 NA-SODINN は EIDC における提案された検出アルゴリズムの完全セットに対してベンチマークを行い、最終的な検出スコアが最も強力な検出アルゴリズムと一致しているか、性能が向上し、Regime Switching Model アルゴリズムと同様のパフォーマンスに達することを示す。

関連論文リスト

• DCNN: Dual Cross-current Neural Networks Realized Using An Interactive Deep Learning Discriminator for Fine-grained Objects [48.65846477275723]
  本研究では、微細な画像分類の精度を向上させるために、新しい二重電流ニューラルネットワーク(DCNN)を提案する。 弱い教師付き学習バックボーンモデルを構築するための新しい特徴として、(a)異種データの抽出、(b)特徴マップの解像度の維持、(c)受容領域の拡大、(d)グローバル表現と局所特徴の融合などがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T07:51:28Z)
• Unfolded proximal neural networks for robust image Gaussian denoising [7.018591019975253]
  本稿では,二元FBと二元Chambolle-Pockアルゴリズムの両方に基づいて,ガウス分母タスクのためのPNNを統一的に構築するフレームワークを提案する。 また、これらのアルゴリズムの高速化により、関連するNN層におけるスキップ接続が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-06T15:32:16Z)
• Degradation-Noise-Aware Deep Unfolding Transformer for Hyperspectral Image Denoising [9.119226249676501]
  ハイパースペクトル画像(HSI)は、帯域幅が狭いため、ノイズが多いことが多い。 HSIデータキューブのノイズを低減するため、モデル駆動型と学習型の両方の復調アルゴリズムが提案されている。 本稿では,これらの問題に対処するDNA-Net(Degradation-Noise-Aware Unfolding Network)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-06T13:28:20Z)
• A Comparative Study of Deep Learning and Iterative Algorithms for Joint Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems [11.190815358585137]
  周波数分割多重化システムでは,共同チャネル推定と信号検出が重要である。 従来のアルゴリズムは低信号対雑音比(SNR)のシナリオでは不十分である。 深層学習 (DL) 手法は検討されているが, 計算コストや低SNR設定による検証の欠如が懸念されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T06:34:04Z)
• Signal Processing for Implicit Neural Representations [80.38097216996164]
  Inlicit Neural Representation (INR)は、マルチ層パーセプトロンを介して連続したマルチメディアデータを符号化する。 既存の作業は、その離散化されたインスタンスの処理を通じて、そのような連続的な表現を操作する。 本稿では,INSP-Netと呼ばれる暗黙的ニューラル信号処理ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T06:29:07Z)
• Image reconstruction algorithms in radio interferometry: from handcrafted to learned denoisers [7.1439425093981574]
  本稿では,プラグイン・アンド・プレイ方式にヒントを得た,無線干渉計測のための新しい画像再構成アルゴリズムを提案する。 このアプローチは、ディープニューラルネットワーク(DNN)をノイズとしてトレーニングすることで、事前の画像モデルを学ぶことで構成される。 学習したデノイザをフォワード-バックワード最適化アルゴリズムにプラグインし、デノイザのステップをグラデーション-ディフレッシュなデータ-忠実度ステップで交互に繰り返す単純な反復構造を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-25T20:26:33Z)
• A SAR speckle filter based on Residual Convolutional Neural Networks [68.8204255655161]
  本研究では,Convolutional Neural Networks(CNN)に基づく深層学習(DL)アルゴリズムを用いて,Sentinel-1データからスペックルノイズをフィルタリングする新しい手法を提案する。 得られた結果は、技術の現状と比較すると、ピーク信号対雑音比(PSNR)と構造類似度指数(SSIM)の点で明確な改善を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T14:43:07Z)
• Random Features for the Neural Tangent Kernel [57.132634274795066]
  完全接続型ReLUネットワークのニューラルタンジェントカーネル(NTK)の効率的な特徴マップ構築を提案する。 得られた特徴の次元は、理論と実践の両方で比較誤差境界を達成するために、他のベースライン特徴マップ構造よりもはるかに小さいことを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-03T09:08:12Z)
• Deep Networks for Direction-of-Arrival Estimation in Low SNR [89.45026632977456]
  我々は,真の配列多様体行列の変異チャネルデータから学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を導入する。 我々は低SNR体制でCNNを訓練し、すべてのSNRでDoAを予測する。 私たちの堅牢なソリューションは、ワイヤレスアレイセンサーから音響マイクロフォンやソナーまで、いくつかの分野に適用できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T12:52:18Z)
• Evolving Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Denoising [6.869192200282213]
  本稿では,HSIを効果的に識別する最適な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を自動構築する新しいアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムの実験は、最先端の競合相手とよく設計され比較されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-15T03:04:11Z)
• ADRN: Attention-based Deep Residual Network for Hyperspectral Image Denoising [52.01041506447195]
  ノイズの多いHSIからクリーンなHSIへのマッピングを学習するために,注目に基づくディープ残差ネットワークを提案する。 実験の結果,提案手法は定量的および視覚的評価において最先端の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-04T08:36:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。