論文の概要: Scientific Preparation for CSST: Classification of Galaxy and Nebula/Star Cluster Based on Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04948v1
• Date: Fri, 8 Dec 2023 10:27:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 15:23:49.622409
• Title: Scientific Preparation for CSST: Classification of Galaxy and Nebula/Star Cluster Based on Deep Learning
• Title（参考訳）: CSSTの科学的準備:深層学習に基づく銀河・星雲・星団の分類
• Authors: Yuquan Zhang, Zhong Cao, Feng Wang, Lam, Man I, Hui Deng, Ying Mei, and Lei Tan
• Abstract要約: 我々は、銀河とNSCの画像の分類のためのHR-CelestialNetというディープラーニングモデルを開発した。 HR-CelestialNetはテストセットで89.09%の精度を達成し、AlexNet、VGGNet、ResNetなどのモデルを上回った。 提案手法は,CSST探査ミッション中にリアルタイムに天体画像の識別を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.633077812513074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Chinese Space Station Telescope (abbreviated as CSST) is a future advanced space telescope. Real-time identification of galaxy and nebula/star cluster (abbreviated as NSC) images is of great value during CSST survey. While recent research on celestial object recognition has progressed, the rapid and efficient identification of high-resolution local celestial images remains challenging. In this study, we conducted galaxy and NSC image classification research using deep learning methods based on data from the Hubble Space Telescope. We built a Local Celestial Image Dataset and designed a deep learning model named HR-CelestialNet for classifying images of the galaxy and NSC. HR-CelestialNet achieved an accuracy of 89.09% on the testing set, outperforming models such as AlexNet, VGGNet and ResNet, while demonstrating faster recognition speeds. Furthermore, we investigated the factors influencing CSST image quality and evaluated the generalization ability of HR-CelestialNet on the blurry image dataset, demonstrating its robustness to low image quality. The proposed method can enable real-time identification of celestial images during CSST survey mission.
• Abstract（参考訳）: 中国の宇宙ステーション望遠鏡(CSST)は将来の先進宇宙望遠鏡である。 銀河と星雲/星団(nsc)のリアルタイム同定は、csst調査において非常に有用である。 近年,天体認識の研究が進んでいるが,高分解能局所画像の迅速かつ効率的な同定は課題である。 本研究では,ハッブル宇宙望遠鏡のデータに基づく深層学習法を用いて,銀河・NSC画像分類の研究を行った。 我々は局所セレスタル画像データセットを構築し、銀河とNSCの画像の分類のためのHR-CelestialNetというディープラーニングモデルを設計した。 HR-CelestialNetはテストセットで89.09%の精度を達成し、AlexNet、VGGNet、ResNetなどのモデルよりも高速な認識速度を示した。 さらに,CSST画像の品質に影響を及ぼす要因について検討し,HR-CelestialNetのぼやけた画像データセットに対する一般化能力を評価し,低画質に対するロバスト性を実証した。 提案手法は,CSST探査ミッション中の天体画像のリアルタイム識別を可能にする。

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