🔭Учёные представили DeepRed — универсальную систему на базе моделей компьютерного зрения (ResNet, EfficientNet, Swin Transformer, MLP-Mixer), которая оценивает красное смещение по изображениям галактик, гравитационных линз и линзированных сверхновых, снижая зависимость от дорогой спектроскопии. DeepRed объединяет несколько нейросетей линейным ансамблем и на симулированных и реальных датасетах обошёл специализированные решения (A1, A3, NetZ, PhotoZ) и классические методы (HOG+SVR). На данных обзора KiDS прирост локализационной точности достиг 97–99%; встроенный SHAP показывает, какие зоны изображения влияют на прогноз, а устойчивость к разным морфологиям важна для будущих обзоров вроде LSST.

Подробно на IXBT