論文の概要: Euclid Quick Data Release (Q1). AgileLens: A scalable CNN-based pipeline for strong gravitational lens identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06648v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 03:49:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.326811
• Title: Euclid Quick Data Release (Q1). AgileLens: A scalable CNN-based pipeline for strong gravitational lens identification
• Title（参考訳）: Euclid Quick Data Release (Q1): AgileLens: 強力な重力レンズ識別のためのスケーラブルなCNNベースのパイプライン
• Abstract要約: そこで本研究では,銀河系と銀河系を効果的に同定するためのエンドツーエンド反復パイプラインをEuclid Q1イメージングデータに適用する。 トレーニングセットは27個のシードレンズ(増補1809)と2000個の負の値から30,686枚の画像のカラーデータセットへと成長する。 3回の反復的な微調整の後、最終モデルでランク付けされたトップ4000候補の人間の格付けは、441グレードのA/B候補レンズシステムを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13025327347396168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an end-to-end, iterative pipeline for efficient identification of strong galaxy--galaxy lensing systems, applied to the Euclid Q1 imaging data. Starting from VIS catalogues, we reject point sources, apply a magnitude cut (I$_E$ $\leq$ 24) on deflectors, and run a pixel-level artefact/noise filter to build 96 $\times$ 96 pix cutouts; VIS+NISP colour composites are constructed with a VIS-anchored luminance scheme that preserves VIS morphology and NISP colour contrast. A VIS-only seed classifier supplies clear positives and typical impostors, from which we curate a morphology-balanced negative set and augment scarce positives. Among the six CNNs studied initially, a modified VGG16 (GlobalAveragePooling + 256/128 dense layers with the last nine layers trainable) performs best; the training set grows from 27 seed lenses (augmented to 1809) plus 2000 negatives to a colour dataset of 30,686 images. After three rounds of iterative fine-tuning, human grading of the top 4000 candidates ranked by the final model yields 441 Grade A/B candidate lensing systems, including 311 overlapping with the existing Q1 strong-lens catalogue, and 130 additional A/B candidates (9 As and 121 Bs) not previously reported. Independently, the model recovers 740 out of 905 (81.8%) candidate Q1 lenses within its top 20,000 predictions, considering off-centred samples. Candidates span I$_E$ $\simeq$ 17--24 AB mag (median 21.3 AB mag) and are redder in Y$_E$--H$_E$ than the parent population, consistent with massive early-type deflectors. Each training iteration required a week for a small team, and the approach easily scales to future Euclid releases; future work will calibrate the selection function via lens injection, extend recall through uncertainty-aware active learning, explore multi-scale or attention-based neural networks with fast post-hoc vetters that incorporate lens models into the classification.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では、銀河の銀河系を効率的に同定するためのエンドツーエンド反復パイプラインを、ユークリッドQ1イメージングデータに適用する。 VISカタログから、点源を拒絶し、デフレクタに等級カット(I$_E$$\leq$24)を適用し、96$\times$96ピクセルカットアウトを構築するために画素レベルのアーティファクト/ノイズフィルタを実行する。 VISのみのシード分類器は明確な正と典型的なインポスタを供給し、形態的バランスの悪いセットを硬化させ、希少な正を増強する。 初期の6つのCNNの中で、修正されたVGG16(GlobalAveragePooling + 256/128の高密度層と最後の9層をトレーニング可能)が最高である。 3回の反復的な微調整の後、最終モデルでランク付けされたトップ4000候補のヒトグレーディングは、441グレードのA/B候補レンズシステムとなり、その中には既存のQ1強レンズカタログと重複する311と、これまでに報告されていない130のA/B候補 (9 As, 121 Bs)が含まれる。 独立して、このモデルは905点(81.8%)の候補Q1レンズのうち740点を上位20,000点の予測で回収する。 候補はI$_E$$\simeq$ 17--24 AB mag (median 21.3 AB mag)で、親集団よりもY$_E$--H$_E$で、大規模な初期型偏向器と一致する。 将来の作業では、レンズ注入による選択機能を校正し、不確実性を認識したアクティブラーニングを通じてリコールを拡張し、レンズモデルを分類に組み込んだ高速なポストホックベッターを備えたマルチスケールまたはアテンションベースのニューラルネットワークを探索する。

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