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比较 Benedix 等人 (2020) 和 Lee 和 Hogan (2021) 的自动撞击坑目录
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究了使用神经网络和其他自动化方法进行撞击坑映射的研究，比较了两个公开可用的撞击坑目录，发现允许较差的候选撞击坑与真实撞击坑匹配可以提高性能。发现一个目录在增加纬度时性能下降，并确定了可能的问题。建议使用独立数据源或训练方法验证神经网络在生成的数据集中的应用。
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关键要点
- 近年来，使用神经网络和其他自动化方法进行撞击坑映射的研究有所增加。
- 本文比较了Benedix等人（2020）和Lee＆Hogan（2021）的公开可用撞击坑目录。
- 采用更宽松的比较方法可以提高撞击坑检测算法（CDA）的性能。
- Benedix等人（2020）的目录在增加纬度时性能显著下降，存在图像投影问题。
- 建议使用独立数据源或训练方法验证神经网络在大型科学数据集中的应用。
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