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摘要
在斯隆数字巡天任务中,受体积较大亮度较高的天体干扰,现阶段的目标检测算法对小尺度天体的检测效果并不理想.针对上述问题,提出一种基于Mask-GAN和YOLOv3的小尺度天体检测方法.方法分为两大步骤:第1步干扰天体屏蔽.首先设计了一个干扰天体Mask构建算法,通过自适应阈值分割和连通域分析提取干扰目标,并提出融合各波段区域特征和排除邻近目标方式构建Mask,避免以往分割方法存在的光晕残留和邻近目标错误分割现象;其次构建GAN模型,结合干扰天体Mask完成屏蔽干扰任务.第2步将处理过的数据输入改进的YOLOv3模型进行小尺度天体检测.引入注意力机制,构建C-EfficientNet作为主干特征提取网络,加强网络的特征提取能力和对目标关注程度;同时扩展4个有效特征层并提出一种提升浅层特征图权重的方式SAt,让网络更好地利用分辨率高细节丰富的浅层特征来检测小尺度天体.实验与分析表明,在SDSS (Sloan digital sky survey)天文数据集上对小尺度恒星和星系的检测平均精度达到了81.16%和77.89%,相比于当前经典算法检测效果更好,有一定的实际应用意义.
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