Investigation on deep learning-based galaxy image translation models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Galaxy image translation refers to a process that maps galaxy images from a source domain to a target domain, which is an important application in galaxy physics and cosmology. With deep learning-based generative models, image translation has been performed for image generation, data quality enhancement, information extraction, and generalized for other tasks such as deblending and anomaly detection. However, most endeavors on image translation primarily focus on the pixel-level and morphology-level statistics of galaxy images. There is a lack of discussion on the preservation of complex high-order galaxy physical information, which would be more challenging but crucial for studies that rely on high-fidelity image translation. Therefore, in our work we investigated the effectiveness of generative models in preserving high-order physical information (represented by spectroscopic redshift) along with pixel-level and morphology-level information. We tested four representative models, i.e. a transformer with shifted windows (Swin Transformer), a super-resolution generative adversarial network (SRGAN), a capsule network, and a diffusion model, performing intra-domain and inter-domain translations using galaxy images from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) and the Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS). We found that these models show different levels of incapabilities in retaining redshift information, even if the global structures of galaxies and morphology-level statistics can be roughly reproduced. In particular, the cross-band peak fluxes of galaxies were found to contain meaningful redshift information, whereas they are subject to noticeable uncertainties in the translation of images, which may substantially be due to the nature of many-to-many mapping. Nonetheless, imperfect translated images may still contain a considerable amount of information and thus hold promise for downstream applications for which high image fidelity is not strongly required. Our work can facilitate further research on how complex physical information is manifested on galaxy images, and it provides implications on the development of image translation models for scientific use.
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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 | 0,001 |
| 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 découle