論文の概要: From Galaxy Zoo DECaLS to BASS/MzLS: detailed galaxy morphology classification with unsupervised domain adaption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15533v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 03:48:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:19:42.305631
• Title: From Galaxy Zoo DECaLS to BASS/MzLS: detailed galaxy morphology classification with unsupervised domain adaption
• Title（参考訳）: Galaxy Zoo DECaLSからBASS/MzLS:教師なし領域適応による詳細な銀河形態分類
• Authors: Renhao Ye, Shiyin Shen, Rafael S. de Souza, Quanfeng Xu, Mi Chen, Zhu Chen, Emille E. O. Ishida, Alberto Krone-Martins, Rupesh Durgesh,
• Abstract要約: Galaxy Zoo DECaLS 5 (GZD-5) は253,287個の銀河のサンプルに対して、広範囲で詳細な形態ラベルを提供している。 DECaLS画像に基づいてトレーニングされたニューラルネットワークは、分布ミスマッチのため、BMzイメージに直接適用することはできない。 本研究では,GZD-5ラベルを用いたDECLS画像からBMz画像に学習したソースドメインモデルを微調整する,教師なし領域適応(UDA)手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8010192121024553
• License:
• Abstract: The DESI Legacy Imaging Surveys (DESI-LIS) comprise three distinct surveys: the Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS), the Beijing-Arizona Sky Survey (BASS), and the Mayall z-band Legacy Survey (MzLS).The citizen science project Galaxy Zoo DECaLS 5 (GZD-5) has provided extensive and detailed morphology labels for a sample of 253,287 galaxies within the DECaLS survey. This dataset has been foundational for numerous deep learning-based galaxy morphology classification studies. However, due to differences in signal-to-noise ratios and resolutions between the DECaLS images and those from BASS and MzLS (collectively referred to as BMz), a neural network trained on DECaLS images cannot be directly applied to BMz images due to distributional mismatch.In this study, we explore an unsupervised domain adaptation (UDA) method that fine-tunes a source domain model trained on DECaLS images with GZD-5 labels to BMz images, aiming to reduce bias in galaxy morphology classification within the BMz survey. Our source domain model, used as a starting point for UDA, achieves performance on the DECaLS galaxies' validation set comparable to the results of related works. For BMz galaxies, the fine-tuned target domain model significantly improves performance compared to the direct application of the source domain model, reaching a level comparable to that of the source domain. We also release a catalogue of detailed morphology classifications for 248,088 galaxies within the BMz survey, accompanied by usage recommendations.
• Abstract（参考訳）: DESI-LISはDark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS), Beijing-Arizona Sky Survey (BASS), Mayall z-band Legacy Survey (MzLS)の3つの異なる調査で構成されている。 市民科学プロジェクトGalaxy Zoo DECaLS 5 (GZD-5)は、DeCaLSの調査で253,287個の銀河のサンプルに対して、広範囲で詳細な形態ラベルを提供している。 このデータセットは、多くの深層学習に基づく銀河形態学分類研究の基礎となっている。 しかし、DECLS画像とBASSとMzLS(総称BMz)の信号対雑音比と分解能の違いにより、DECLS画像に基づいてトレーニングされたニューラルネットワークは、分布ミスマッチによりBMz画像に直接適用できない。本研究では、GZD-5ラベルでDECLS画像に基づいてトレーニングされたソースドメインモデルをBMz画像に微調整し、BMz画像内での銀河形態分類のバイアスを軽減することを目的とした、教師なし領域適応(UDA)手法を検討する。 UDAの出発点として使用される我々のソース・ドメイン・モデルは、関連する研究結果に匹敵するDECaLS銀河の検証セットの性能を達成する。 BMz銀河の場合、微調整対象領域モデルでは、ソースドメインモデルの直接適用に比べて性能が大幅に向上し、ソースドメインのそれと同等のレベルに達する。 また、BMzサーベイで248,088個の銀河について詳細な形態分類のカタログを公開し、使用法を推奨した。

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