EdgeAttNet: Towards Barb-Aware Filament Segmentation
Victor Solomon, Piet Martens, Jingyu Liu, Rafal Angryk
在H-α观测中精确分割太阳细丝对于确定丝状手性至关重要,这是日冕物质抛射(CMEs)行为的关键因素。 然而,由于对远程依赖和空间细节进行建模的能力有限,现有方法通常无法捕获细尺度的细丝结构,特别是倒钩。 我们提出了EdgeAttNet,这是一种建立在U-Net主干基础上的分割架构,通过引入直接从输入图像中导出的新颖,可学习的边缘图。 该边缘图通过线性转换关注键和查询矩阵与边缘信息被纳入模型,从而指导网络瓶颈处的自我注意机制,以更有效地捕获灯丝边界和倒钩。 通过将这种结构先于注意力计算明确地集成到注意力计算中,EdgeAttNet增强了空间灵敏度和分割精度,同时减少了可训练参数的数量。 经过端到端的培训,EdgeAttNet在MAGFILO数据集上优于U-Net和其他基于U-Net的变压器基线。 它实现了更高的分割精度和显著更好的灯丝倒钩识别,具有更快的推理性能,适合实际部署。
Accurate segmentation of solar filaments in H-alpha observations is critical for determining filament chirality, a key factor in the behavior of Coronal Mass Ejections (CMEs). However, existing methods often fail to capture fine-scale filament structures, particularly barbs, due to a limited ability to model long-range dependencies and spatial detail. We propose EdgeAttNet, a segmentation architecture built on a U-Net backbone by introducing a novel, learnable edge map derived directly from the ...