Deep Learning Segmentation of Spiral Arms and Bars

要約

銀河の渦巻状の腕と棒をセグメント化するための最初の深層学習モデルを紹介します。
専門の天文学者による盲検評価では、当社の予測スパイラル アーム マスクが、現在の自動化手法 (評価の 99%) と当社のオリジナルのボランティア ラベル (評価の 79%) の両方よりも好まれています。
専門家は当社のスパイラル アーム マスクを 89% の評価で「ほぼ良好」から「完璧」と評価しました。
予測されたバーマスクから自明に導出されたバーの長さは、専用のクラウドソーシング プロジェクトと見事に一致しています。
これまで大規模では不可能だったマスクのピクセル単位の精度は、スパイラルアームとバーがどのように進化するかについての新しい研究を支えるでしょう。

要約(オリジナル)

We present the first deep learning model for segmenting galactic spiral arms and bars. In a blinded assessment by expert astronomers, our predicted spiral arm masks are preferred over both current automated methods (99% of evaluations) and our original volunteer labels (79% of evaluations). Experts rated our spiral arm masks as `mostly good’ to `perfect’ in 89% of evaluations. Bar lengths trivially derived from our predicted bar masks are in excellent agreement with a dedicated crowdsourcing project. The pixelwise precision of our masks, previously impossible at scale, will underpin new research into how spiral arms and bars evolve.

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