银河中蓝色密集区域识别数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：天文学,深度学习,UNet,图像处理,蓝色密集区域,VELA模拟,星系研究
数据概述：
本数据集收录了通过UNet编码器-解码器卷积神经网络在模拟银河环境（VELA）的.fits图像中识别出的蓝色密集区域（clumps）的详细信息。数据集包含关于图像文件名、分割索引、检测到的密集区域数量、宇宙尺度因子、红移、相机方向、仪器滤波器、星系ID、概率均值、概率积分、通量、密集区域中心坐标、主次半轴长度、方向角以及强度峰值坐标等关键字段。数据集旨在通过深度学习技术辅助天文学家识别和分析星系中的蓝色密集区域。
数据用途概述：
该数据集适用于天文学研究中的蓝色密集区域识别、星系结构分析、深度学习算法验证等场景。研究人员可以利用此数据集评估和改进现有的深度学习模型，以提高对星系中蓝色密集区域的识别精度。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学生了解如何将深度学习技术应用于天文学研究中。
举例：
filename: galaxy_001.fits
seg_index: 1
number: 3
a0: 0.5
z: 1.0
cam: north
filter: B
gal_id: 015
prob_mean: 0.85
prob_int: 0.92
flux: 12.34
X_IMAGE: 150
Y_IMAGE: 200
A_IMAGE: 20
B_IMAGE: 15
THETA_IMAGE: 30
XPEAK_IMAGE: 155
YPEAK_IMAGE: 195
instrument: VELA_simulator
