SXI画像による磁気圏界面の自動検出手法

SMILEミッションのSXI画像を想定し、デュアルブランチ深層学習モデルを用いて磁気圏界面を自動検出・セグメンテーションする手法を開発した。

• SMILEミッションのSXI観測データに対応する磁気圏界面の自動検出手法を開発した。
• 粗い位置特定とピクセル単位のセグメンテーションを行うデュアルブランチ構造を採用した。
• シミュレーションデータを用いた評価で、高い分類精度とセグメンテーション性能を達成した。

原文タイトル: MP-DualNet: A Dual-Branch Deep Learning Approach for Magnetopause Boundary Detection Using Simulated SXI Images

arXiv で原文を見る

この要約は AI が生成したものであり、arXiv および論文著者の見解ではありません。