Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , |
|---|---|
| Định dạng: | Preprint |
| Được phát hành: |
2024
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://arxiv.org/abs/2404.01049 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Mục lục:
- This paper introduces a novel sector-based methodology for star-galaxy classification, leveraging the latest Sloan Digital Sky Survey data (SDSS-DR18). By strategically segmenting the sky into sectors aligned with SDSS observational patterns and employing a dedicated convolutional neural network (CNN), we achieve state-of-the-art performance for star galaxy classification. Our preliminary results demonstrate a promising pathway for efficient and precise astronomical analysis, especially in real-time observational settings.