W Net

深度学习W-Net在TESS数据中检测小行星

研究人员开发了一种名为W-Net的新型深度学习方法，该方法利用两个堆叠的3D U-Net来检测TESS图像数据中的小行星。与传统的移位和堆叠算法不同，这种方法对小行星的速度和方向变化具有鲁棒性，并包含一种新颖的自适应归一化技术用于数据缩放。该团队还发布了用于生成带有小行星掩码的TESS训练数据的代码，以帮助科学界，并可能应用于未来的任务，如Nancy Grace Roman Space Telescope。