論文の概要: Deep-learning-based decomposition of overlapping-sparse images:
application at the vertex of neutrino interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19695v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 16:12:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 19:21:18.915509
- Title: Deep-learning-based decomposition of overlapping-sparse images:
application at the vertex of neutrino interactions
- Title（参考訳）: 重なり合うスパース画像の深層学習に基づく分解:ニュートリノ相互作用の頂点への応用
- Authors: Sa\'ul Alonso-Monsalve, Davide Sgalaberna, Xingyu Zhao, Adrien
Molines, Clark McGrew, Andr\'e Rubbia
- Abstract要約: 本稿では,深層学習の力を利用して,多次元重なり合うスパース画像中の個々の物体を正確に抽出する手法を提案する。
これは、イメージング検出器から得られるオーバーレイド素粒子を分解した高エネルギー物理学の直接的な応用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3831189978431373
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image decomposition plays a crucial role in various computer vision tasks,
enabling the analysis and manipulation of visual content at a fundamental
level. Overlapping images, which occur when multiple objects or scenes
partially occlude each other, pose unique challenges for decomposition
algorithms. The task intensifies when working with sparse images, where the
scarcity of meaningful information complicates the precise extraction of
components. This paper presents a solution that leverages the power of deep
learning to accurately extract individual objects within multi-dimensional
overlapping-sparse images, with a direct application in high-energy physics
with decomposition of overlaid elementary particles obtained from imaging
detectors. In particular, the proposed approach tackles a highly complex yet
unsolved problem: identifying and measuring independent particles at the vertex
of neutrino interactions, where one expects to observe detector images with
multiple indiscernible overlapping charged particles. By decomposing the image
of the detector activity at the vertex through deep learning, it is possible to
infer the kinematic parameters of the identified low-momentum particles - which
otherwise would remain neglected - and enhance the reconstructed energy
resolution of the neutrino event. We also present an additional step - that can
be tuned directly on detector data - combining the above method with a
fully-differentiable generative model to improve the image decomposition
further and, consequently, the resolution of the measured parameters, achieving
unprecedented results. This improvement is crucial for precisely measuring the
parameters that govern neutrino flavour oscillations and searching for
asymmetries between matter and antimatter.
- Abstract（参考訳）: 画像分解は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて重要な役割を担い、視覚的コンテンツの基本的なレベルでの分析と操作を可能にする。
重なり合う画像は、複数のオブジェクトやシーンが部分的にお互いを遮っているときに起こり、分解アルゴリズムに特有の課題をもたらす。
このタスクはスパース画像を扱う際に強化され、意味のある情報の不足がコンポーネントの正確な抽出を複雑にする。
本稿では,多次元重なりスパース画像内の個々の物体を正確に抽出する深層学習の力を利用する解と,撮像検出器から得られた重なり粒子の分解を伴う高エネルギー物理学における直接的応用について述べる。
ニュートリノ相互作用の頂点における独立粒子を同定し、測定し、複数の荷電粒子が重複する検出器像を観測することを期待する。
深層学習によって頂点での検出器活動の像を分解することで、特定された低運動量粒子の運動パラメータを推定し、ニュートリノ現象の再構成されたエネルギー分解能を高めることができる。
また, 上記の手法と完全微分可能生成モデルを組み合わせることで, さらに画像分解を改善し, その結果, 測定パラメータの分解能を向上し, 前例のない結果を得る。
この改良はニュートリノのフレーバー振動を管理するパラメータを正確に測定し、物質と反物質の間の対称性を探索するために重要である。
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