PE-GAN: Prior Embedding GAN for PXD images at Belle II

要約

ピクセル頂点検出器 (PXD) は、粒子の位置を記録する Belle II 検出器の重要な部分です。
PXD やその他のセンサーからのデータにより、粒子の軌跡と崩壊頂点を再構築できます。
トラック再構築に対するバックグラウンド ヒットの影響は、シミュレートされた信号粒子によって生成されたヒットに測定またはシミュレートされたバックグラウンド ヒット パターンを追加することによってシミュレートされます。
このモデルでは、再構築されたトラックの体系的なバイアスを回避するために、統計的に独立した PXD バックグラウンド ノイズ サンプルの大規模なセットが必要です。
ただし、きめの細かい PXD からのデータには、かなりの量のストレージが必要です。
バックグラウンド ノイズを生成する効率的な方法として、条件付き生成敵対ネットワーク (GAN) を使用したオンデマンド PXD バックグラウンド ジェネレーターのアイデアを検討します。これは、画像の忠実度を高め、生成するために、PXD センサーの数によって適応されます。
センサー依存の PXD ヒットマップ。

要約(オリジナル)

The pixel vertex detector (PXD) is an essential part of the Belle II detector recording particle positions. Data from the PXD and other sensors allow us to reconstruct particle tracks and decay vertices. The effect of background hits on track reconstruction is simulated by adding measured or simulated background hit patterns to the hits produced by simulated signal particles. This model requires a large set of statistically independent PXD background noise samples to avoid a systematic bias of reconstructed tracks. However, data from the fine-grained PXD requires a substantial amount of storage. As an efficient way of producing background noise, we explore the idea of an on-demand PXD background generator using conditional Generative Adversarial Networks (GANs) with contrastive learning, adapted by the number of PXD sensors in order to both increase the image fidelity and produce sensor-dependent PXD hitmaps.

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