Using Graph Neural Networks for the segmentation of overlapping objects in high granularity calorimeters
Diese Arbeit präsentiert eine optimierte Graph Neural Network-Pipeline, die effizient überlappende Zwei-Photonen-Schauer in hochgranularen Kalorimetern durch die Vorhersage von knotenebene Energiefraktionen mit reduzierter algorithmischer Komplexität entwirrt.