Jan, 2017
Deep-HiTS:旋转不变卷积神经网络用于瞬变检测
Deep-HiTS: Rotation Invariant Convolutional Neural Network for Transient
Detection
Guillermo Cabrera-Vives, Ignacio Reyes, Francisco Förster, Pablo A. Estévez, Juan-Carlos Maureira
TL;DRDeep-HiTS 是一种旋转不变的卷积神经网络 (CNN) 模型，用于将瞬变性候选图像分类为伪目标或真实源，即在高频快照巡天 (HiTS) 中进行实时瞬变事件检测中，CNN 明显优于随机森林 (RF) 模型，可将误差降至一半左右。此外，我们成功将 CNN 应用于天文学领域的事件检测中，这在我们的知识范围内是首次，我们的方法将对下一代望远镜如大型天文快照巡天望远镜 (LSST) 的数据处理具有很大的价值。