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• 英文 库名称: tf-keras 许可证: wtfpl 管道标签: 图像分割

空洞检测工具 (CADET)

CADET 是一个机器学习流程，专门用于在早期型星系和星系团的嘈杂Chandra图像中识别表面亮度凹陷（即所谓的X射线空洞）。该流程包括一个用于生成像素级空洞预测的卷积神经网络和一个DBSCAN聚类算法，后者将预测结果分解为单个空洞。该流程的详细描述见Plšek等人2023年论文。

使用方法

from huggingface_hub import from_pretrained_keras

model = from_pretrained_keras("Plsek/CADET-v1")

y_pred = model.predict(X.reshape(1,128,128,1))

引用方式

CADET 流程最初是作为我的学位论文的一部分开发的，并在Plšek等人2023年论文中进一步描述。如果您在研究中使用CADET流程，请引用以下论文：

@misc{plšek2023cavity,
      title={CAvity DEtection Tool (CADET): Pipeline for automatic detection of X-ray cavities in hot galactic and cluster atmospheres}, 
      author={Tomáš Plšek and Norbert Werner and Martin Topinka and Aurora Simionescu},
      year={2023},
      eprint={2304.05457},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={astro-ph.HE}
}