MC-UNet: Martian Crater Segmentation at Semantic and Instance Levels Using U-Net-Based Convolutional Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Crater recognition on Mars is of paramount importance for many space science applications, such as accurate planetary surface age dating and geological mapping. Such recognition is achieved by means of various image-processing techniques employing traditional CNNs (convolutional neural networks), which typically suffer from slow convergence and relatively low accuracy. In this paper, we propose a novel CNN, referred to as MC-UNet (Martian Crater U-Net), wherein classical U-Net is employed as the backbone for accurate identification of Martian craters at semantic and instance levels from thermal-emission-imaging-system (THEMIS) daytime infrared images. Compared with classical U-Net, the depth of the layers of MC-UNet is expanded to six, while the maximum number of channels is decreased to one-fourth, thereby making the proposed CNN-based architecture computationally efficient while maintaining a high recognition rate of impact craters on Mars. For enhancing the operation of MC-UNet, we adopt average pooling and embed channel attention into the skip-connection process between the encoder and decoder layers at the same network depth so that large-sized Martian craters can be more accurately recognized. The proposed MC-UNet is adequately trained using 2∼32 km radii Martian craters from THEMIS daytime infrared annotated images. For the predicted Martian crater rim pixels, template matching is subsequently used to recognize Martian craters at the instance level. The experimental results indicate that MC-UNet has the potential to recognize Martian craters with a maximum radius of 31.28 km (136 pixels) with a recall of 0.7916 and F1-score of 0.8355. The promising performance shows that the proposed MC-UNet is on par with or even better than other classical CNN architectures, such as U-Net and Crater U-Net.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».