Je lisais cette question sur les problèmes ouverts en astronomie . La réponse qui reçoit des primes dit que
Je viens de quitter le terrain où certains collègues tentent de développer des logiciels pour utiliser des techniques de soustraction d'images pour isoler des étoiles individuelles au centre des amas.
Je trouve ce problème intéressant. Où pourrais-je trouver des bases de données d'images astronomiques pour tester différents types de techniques de ML pour résoudre de tels problèmes?
Réponses:
L'Observatoire européen austral a des catalogues contenant des données d'images disponibles sur http://www.eso.org/qi/ , vous devrez vous inscrire avant de pouvoir y accéder.
Je vous suggère de consulter les sites Web d'autres observatoires pour leurs données. Vous devrez regarder au-delà des pages destinées au grand public et trouver des liens pour les données ou la science, ou un portail utilisateur ou quelque chose comme ça. Ils sont parfois difficiles à trouver.
Idéalement, vous auriez un ensemble d'images annotées standard pour la classification afin que vous puissiez comparer vos résultats avec d'autres. Malheureusement, je ne connais aucun ensemble standard.
Pour la littérature sur l'utilisation de la reconnaissance des formes sur les images astronomiques, http://astrometry.net/biblio.html est une bonne ressource. Ils ont créé un système ML qui est capable non seulement de distinguer les étoiles des autres classes d'objets, mais aussi d'identifier les étoiles visibles sur une image! Recherche très intéressante.
NB Pour classer les étoiles en grappes, le problème n'est probablement pas la classification, mais davantage de segmentation.