基于SE-Inception-v3的星系形態(tài)分類模型

摘要： 隨著天文探測技術(shù)的快速發(fā)展,海量的星系圖像數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生,能夠及時高效地對星系圖像進(jìn)行形態(tài)分類對研究星系的形成與演化至關(guān)重要.針對傳統(tǒng)的星系形態(tài)分類模型特征選擇困難、分類速度慢、準(zhǔn)確率受限等難題,提出一種以Inception-v3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主干結(jié)構(gòu),融合壓縮激勵(Squeeze and Excitation Network,SE)通道注意力機(jī)制的星系形態(tài)分類模型.該模型在斯隆數(shù)字... （共14頁）