基于多尺度特征融合的恒星光譜分類方法

摘要： 近年來，隨著各大光譜巡天項(xiàng)目的陸續(xù)實(shí)施，觀測(cè)得到的天體光譜數(shù)據(jù)急劇增長(zhǎng)。大型光譜巡天項(xiàng)目對(duì)光譜的自動(dòng)分類和分析提出了更高的要求。采用多尺度特征融合模塊來獲取光譜在不同尺度上的光譜特征，結(jié)合CNN網(wǎng)絡(luò)在分類任務(wù)上的優(yōu)勢(shì)，提出了一種基于多尺度特征融合的恒星光譜分類模型(MSFnet),對(duì)恒星光譜進(jìn)行光譜型預(yù)測(cè)。主要包含多尺度特征融合模塊和一個(gè)含4個(gè)卷積層，2個(gè)最大池化層，1個(gè)全連接...