GalCenterNet代码和低表面亮度星系的样本
Zengxu Liang ; Zhenping Yi
该数据集包括： 1. GalCenterNet代码：基于深度学习的目标检测算法，旨在从大量天文图像数据中识别低表面亮度星系。GalCenterNet使用来自斯隆数字化巡天第16次数据释放的合成图像进行训练，这些图像从SDSS Science Archive Server获取，并通过i-r-g到R-G-B处理成三色图像。 2. 低表面亮度星系候选体星表：包含由GalCenterNet识别的低表面亮度星系的星表。 3. 低表面亮度星系星表：包括低表面亮度星系训练集星表和低表面亮度星系验证集星表，包含确认的低表面亮度星系，分别用于GalCenterNet的训练与验证。
文件
GalCenterNet.zip
6.42 MB
README.md
1010.00 B
TrainSample_LSBG.csv
49.78 kB
Candidates_LSBG.csv
3.33 MB
ValSample_LSBG.csv
7.53 kB
论文信息
论文标题:
Automatic Search for Low Surface Brightness Galaxies from SDSS images Using Deep Learning
发表期刊:
AJ
标识符
CSTR:
11379.11.101431
DOI:
10.12149/101431
VO Identifier:
ivo://China-VO/paperdata/101431
发布时间:
2024-05-21
使用统计
总下载量
656
引用
Zengxu Liang et al. 2024. Code of GalCenterNet and low surface brightness galaxy samples. 版本 1.0. https://doi.org/10.12149/101431
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author = {Zengxu Liang},
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publisher = {Nataional Astronomical Data Center of China},
year= {2024}
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版本