論文の概要: SR-GAN for SR-gamma: photon super resolution at collider experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09025v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 14:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 16:26:10.405602
• Title: SR-GAN for SR-gamma: photon super resolution at collider experiments
• Title（参考訳）: SRガンマのためのSR-GAN:コライダー実験における光子超解像
• Authors: Johannes Erdmann, Aaron van der Graaf, Florian Mausolf, Olaf Nackenhorst
• Abstract要約: 我々は超解像ネットワークを訓練し、各次元の4倍の解像度で画像を生成する。 生成された画像は、名目上の解像度で画像から明らかでない電磁シャワーの特徴を再現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study single-image super-resolution algorithms for photons at collider experiments based on generative adversarial networks. We treat the energy depositions of simulated electromagnetic showers of photons and neutral-pion decays in a toy electromagnetic calorimeter as 2D images and we train super-resolution networks to generate images with an artificially increased resolution by a factor of four in each dimension. The generated images are able to reproduce features of the electromagnetic showers that are not obvious from the images at nominal resolution. Using the artificially-enhanced images for the reconstruction of shower-shape variables and of the position of the shower center results in significant improvements. We additionally investigate the utilization of the generated images as a pre-processing step for deep-learning photon-identification algorithms and observe improvements in the case of low training statistics.
• Abstract（参考訳）: 生成逆数ネットワークに基づくコライダー実験において,光子の単一像超解像アルゴリズムについて検討した。 おもちゃの電磁カロリメータにおける光子の模擬電磁シャワーと中性イオン崩壊のエネルギー蓄積を2次元画像として扱い,超解像ネットワークを訓練し,各次元の4倍の解像度で人工的に高分解能の画像を生成する。 生成された画像は、名目上の解像度で画像から明らかでない電磁シャワーの特徴を再現することができる。 人工強調画像を用いてシャワー形状変数の再構成とシャワーセンター位置の復元を行い, 有意な改善が得られた。 深層学習光子同定アルゴリズムの事前処理ステップとして生成画像の利用について検討し,低トレーニング統計における改善点を考察した。

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