כתבה
arXiv cs.LG ·
SomBench: קבוצת מבחן לקידום הלמידה המכונית במדעי הירח
SomBench: Benchmark Dataset for Advancing Machine Learning in Lunar Science
קבוצת מבחן חדשה ללמידה מכונית במדעי הירח, כוללת 30+ שכבות מואחדות מעשרה כלי רכבי תצלום מארבעה משימות, ובכללם Lunar Reconnaissance Orbiter ו-Kaguya/SELENE.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.13277v1 Announce Type: cross Abstract: Lunar orbital missions, such as Lunar Reconnaissance Orbiter, Kaguya/SELENE, Gravity Recovery and Interior Laboratory, and Lunar Prospector, among others, provide rich multi-instrument observations, but their heterogeneity in sampling, projection, and conventions limits reproducible machine learning (ML). We introduce SomBench, a unified, spatially-aligned, ML-ready lunar dataset aggregating 30+ co-registered layers from ten instruments across four missions, spanning 1 meter to 20 kilometer/pixel and covering 82 degree latitude in 90 Lunar Transverse Mercator zones with two polar stereographic caps. An image-anchored tiling pipeline yields pretraining-ready multimodal tile views with leakage-safe splits, distributed as netCDF with Parquet c
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית