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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2312.06728 (cs)
[提交于 2023年12月11日 ]

标题: 多模态数据集和射电星系及红外宿主检测的基准

标题: A Multimodal Dataset and Benchmark for Radio Galaxy and Infrared Host Detection

Authors:Nikhel Gupta, Zeeshan Hayder, Ray P. Norris, Minh Hyunh, Lars Petersson
摘要: 我们提出一个由天文学家专家开发的新型多模态数据集,用于自动化检测和定位多组分扩展射电星系及其对应的红外宿主星系。 该数据集包含2,800张图像中的4,155个星系实例,每张图像都包含射电和红外模态。 每个实例包含扩展射电星系类别、其对应的包围所有组件的边界框、像素级分割掩码以及其对应红外宿主星系的位置信息。 我们的数据集是第一个公开可访问的数据集,其中包括来自高灵敏度射电望远镜、红外卫星以及它们识别的实例级注释的图像。 我们在该数据集上对几种目标检测算法进行了基准测试,并提出了一种新的多模态方法,以同时识别射电星系和红外宿主的位置。
摘要: We present a novel multimodal dataset developed by expert astronomers to automate the detection and localisation of multi-component extended radio galaxies and their corresponding infrared hosts. The dataset comprises 4,155 instances of galaxies in 2,800 images with both radio and infrared modalities. Each instance contains information on the extended radio galaxy class, its corresponding bounding box that encompasses all of its components, pixel-level segmentation mask, and the position of its corresponding infrared host galaxy. Our dataset is the first publicly accessible dataset that includes images from a highly sensitive radio telescope, infrared satellite, and instance-level annotations for their identification. We benchmark several object detection algorithms on the dataset and propose a novel multimodal approach to identify radio galaxies and the positions of infrared hosts simultaneously.
评论: 已被NeurIPS 2023会议ML4PS研讨会接受(https://nips.cc/)。全文已被PASA接受,可通过https://doi.org/10.1017/pasa.2023.64获取。
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 宇宙学与非星系天体物理学 (astro-ph.CO); 星系的天体物理学 (astro-ph.GA); 天体物理学的仪器与方法 (astro-ph.IM)
引用方式: arXiv:2312.06728 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2312.06728v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2312.06728
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1017/pasa.2023.64
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来自: Nikhel Gupta [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2023 年 12 月 11 日 08:19:38 UTC (1,553 KB)
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