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A Galaxy image Augmentation Method Based on Few-shot Learning and Generative Adversarial Networks

Research in Astronomy and Astrophysics 2024年第3期24卷 180-193页

作者： Yiqi Yao Jinqu Zhang Ping Du Shuyu Dong School of Artificial Intelligence South China Normal UniversityFoshan 528225China School of Computer Science South China Normal UniversityGuangzhou 510631China Guangdong Construction Vocational Technology Institute Guangzhou 511500China

Galaxy morphology classifications based on machine learning are a typical technique to handle enormous amounts of astronomical observation data,but the key challenge is how to provide enough training data for the machine learning *** this article proposes an image data augmentation method that combines few-shot learning and generative adversarial *** Galaxy10 DECaLs data set is selected for the experiments with consistency,variance,and augmentation effects being *** popular networks,including AlexNet,VGG,and ResNet,are used as examples to study the effectiveness of different augmentation methods on galaxy morphology *** results show that the proposed method can generate galaxy images and can be used for expanding the classification model’s training *** to comparative studies,the best enhancement effect on model performance is obtained by generating a data set that is 0.5–1 time larger than the original data ***,different augmentation strategies have considerably varied effects on different types of ***-GAN achieved the best classification performance on the ResNet network for In-between Round Smooth galaxies and Unbarred Loose Spiral galaxies,with F1 Scores of 89.54%and 63.18%,*** comparison reveals that various data augmentation techniques have varied effects on different categories of galaxy morphology and machine learning ***,the best augmentation strategies for each galaxy category are suggested.

关键词： techniques image processing-galaxies structure-galaxies general

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