Cover Image

Euclid Quick Data Release (Q1). Searching for giant gravitational arcs in galaxy clusters with mask region-based convolutional neural networks

Fuente: arXiv

Saved in:

Bibliographic Details
Main Authors:	Euclid Collaboration, Bazzanini, L., Angora, G., Bergamini, P., Meneghetti, M., Rosati, P., Acebron, A., Grillo, C., Lombardi, M., Ratta, R., Fogliardi, M., Di Rosa, G., Abriola, D., D'Addona, M., Granata, G., Leuzzi, L., Mercurio, A., Schuldt, S., Vanzella, E., Tortora, C., Altieri, B., Andreon, S., Auricchio, N., Baccigalupi, C., Baldi, M., Balestra, A., Bardelli, S., Battaglia, P., Biviano, A., Branchini, E., Brescia, M., Camera, S., Cañas-Herrera, G., Capobianco, V., Carbone, C., Carretero, J., Castellano, M., Castignani, G., Cavuoti, S., Cimatti, A., Colodro-Conde, C., Congedo, G., Conversi, L., Copin, Y., Costille, A., Courbin, F., Courtois, H. M., Cropper, M., Da Silva, A., Degaudenzi, H., De Lucia, G., Dole, H., Dubath, F., Duncan, C. A. J., Dupac, X., Dusini, S., Escoffier, S., Fabricius, M., Farina, M., Farinelli, R., Faustini, F., Ferriol, S., Finelli, F., Frailis, M., Franceschi, E., Fumana, M., Galeotta, S., Gillard, W., Gillis, B., Giocoli, C., Gracia-Carpio, J., Grazian, A., Grupp, F., Guzzo, L., Haugan, S. V. H., Hoar, J., Holmes, W., Hook, I. M., Hormuth, F., Hornstrup, A., Jahnke, K., Jhabvala, M., Joachimi, B., Keihänen, E., Kermiche, S., Kiessling, A., Kilbinger, M., Kubik, B., Kunz, M., Kurki-Suonio, H., Laureijs, R., Brun, A. M. C. Le, Mignant, D. Le, Ligori, S., Lilje, P. B., Lindholm, V., Lloro, I., Mainetti, G., Maino, D., Maiorano, E., Mansutti, O., Marggraf, O., Martinelli, M., Martinet, N., Marulli, F., Massey, R. J., Medinaceli, E., Mei, S., Melchior, M., Mellier, Y., Merlin, E., Meylan, G., Mora, A., Moresco, M., Moscardini, L., Neissner, C., Niemi, S. -M., Padilla, C., Paltani, S., Pasian, F., Pedersen, K., Percival, W. J., Pettorino, V., Pires, S., Polenta, G., Poncet, M., Popa, L. A., Pozzetti, L., Raison, F., Renzi, A., Rhodes, J., Riccio, G., Romelli, E., Roncarelli, M., Saglia, R., Sakr, Z., Sánchez, A. G., Sapone, D., Sartoris, B., Schneider, P., Schrabback, T., Secroun, A., Seidel, G., Serrano, S., Simon, P., Sirignano, C., Sirri, G., Stanco, L., Steinwagner, J., Tallada-Crespí, P., Taylor, A. N., Tereno, I., Tessore, N., Toft, S., Toledo-Moreo, R., Torradeflot, F., Tutusaus, I., Valentijn, E. A., Valenziano, L., Valiviita, J., Vassallo, T., Kleijn, G. Verdoes, Veropalumbo, A., Wang, Y., Weller, J., Zacchei, A., Zamorani, G., Zucca, E., Ballardini, M., Bolzonella, M., Bozzo, E., Burigana, C., Cabanac, R., Calabrese, M., Cappi, A., Di Ferdinando, D., Vigo, J. A. Escartin, Hartley, W. G., Martín-Fleitas, J., Matthew, S., Mauri, N., Metcalf, R. B., Pezzotta, A., Pöntinen, M., Risso, I., Scottez, V., Sereno, M., Tenti, M., Viel, M., Wiesmann, M., Akrami, Y., Andika, I. T., Anselmi, S., Archidiacono, M., Atrio-Barandela, F., Aubourg, E., Bertacca, D., Bethermin, M., Blanchard, A., Blot, L., Böhringer, H., Bonici, M., Borgani, S., Brown, M. L., Bruton, S., Calabro, A., Quevedo, B. Camacho, Caro, F., Carvalho, C. S., Castro, T., Clément, B., Cogato, F., Conseil, S., Cooray, A. R., Cucciati, O., Davini, S., De Paolis, F., Desprez, G., Díaz-Sánchez, A., Diaz, J. J., Di Domizio, S., Diego, J. M., Dimauro, P., Duc, P. -A., Elkhashab, M. Y., Enia, A., Fang, Y., Finoguenov, A., Fontana, A., Franco, A., Ganga, K., García-Bellido, J., Gasparetto, T., Gautard, V., Gavazzi, R., Gaztanaga, E., Giacomini, F., Gianotti, F., Gonzalez, A. H., Gozaliasl, G., Guidi, M., Gutierrez, C. M., Hemmati, S., Hildebrandt, H., Hjorth, J., Kajava, J. J. E., Kang, Y., Kansal, V., Karagiannis, D., Kiiveri, K., Kim, J., Kirkpatrick, C. C., Kruk, S., Graet, J. Le, Legrand, L., Lembo, M., Lepori, F., Leroy, G., Lesci, G. F., Lesgourgues, J., Liaudat, T. I., Liu, S. J., Loureiro, A., Macias-Perez, J., Magliocchetti, M., Mannucci, F., Maoli, R., Martins, C. J. A. P., Maurin, L., McPartland, C. J. R., Miluzio, M., Monaco, P., Moretti, C., Morgante, G., Murray, C., Naidoo, K., Navarro-Alsina, A., Nesseris, S., Paoletti, D., Passalacqua, F., Paterson, K., Pisani, A., Potter, D., Quai, S., Radovich, M., Rocci, P. -F., Sacquegna, S., Sahlén, M., Sanders, D. B., Sarpa, E., Schneider, A., Sciotti, D., Sellentin, E., Smith, L. C., Sorce, J. G., Tanidis, K., Tao, C., Testera, G., Teyssier, R., Tosi, S., Troja, A., Tucci, M., Valieri, C., Venhola, A., Vergani, D., Verza, G., Vielzeuf, P., Walton, N. A., Scott, D.
Format:	Preprint
Published:	2025
Subjects:	Cosmology and Nongalactic Astrophysics Astrophysics of Galaxies Instrumentation and Methods for Astrophysics
Online Access:	Acceder al recurso
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

_version_	1866917307438071808
author	Euclid Collaboration Bazzanini, L. Angora, G. Bergamini, P. Meneghetti, M. Rosati, P. Acebron, A. Grillo, C. Lombardi, M. Ratta, R. Fogliardi, M. Di Rosa, G. Abriola, D. D'Addona, M. Granata, G. Leuzzi, L. Mercurio, A. Schuldt, S. Vanzella, E. Tortora, C. Altieri, B. Andreon, S. Auricchio, N. Baccigalupi, C. Baldi, M. Balestra, A. Bardelli, S. Battaglia, P. Biviano, A. Branchini, E. Brescia, M. Camera, S. Cañas-Herrera, G. Capobianco, V. Carbone, C. Carretero, J. Castellano, M. Castignani, G. Cavuoti, S. Cimatti, A. Colodro-Conde, C. Congedo, G. Conversi, L. Copin, Y. Costille, A. Courbin, F. Courtois, H. M. Cropper, M. Da Silva, A. Degaudenzi, H. De Lucia, G. Dole, H. Dubath, F. Duncan, C. A. J. Dupac, X. Dusini, S. Escoffier, S. Fabricius, M. Farina, M. Farinelli, R. Faustini, F. Ferriol, S. Finelli, F. Frailis, M. Franceschi, E. Fumana, M. Galeotta, S. Gillard, W. Gillis, B. Giocoli, C. Gracia-Carpio, J. Grazian, A. Grupp, F. Guzzo, L. Haugan, S. V. H. Hoar, J. Holmes, W. Hook, I. M. Hormuth, F. Hornstrup, A. Jahnke, K. Jhabvala, M. Joachimi, B. Keihänen, E. Kermiche, S. Kiessling, A. Kilbinger, M. Kubik, B. Kunz, M. Kurki-Suonio, H. Laureijs, R. Brun, A. M. C. Le Mignant, D. Le Ligori, S. Lilje, P. B. Lindholm, V. Lloro, I. Mainetti, G. Maino, D. Maiorano, E. Mansutti, O. Marggraf, O. Martinelli, M. Martinet, N. Marulli, F. Massey, R. J. Medinaceli, E. Mei, S. Melchior, M. Mellier, Y. Merlin, E. Meylan, G. Mora, A. Moresco, M. Moscardini, L. Neissner, C. Niemi, S. -M. Padilla, C. Paltani, S. Pasian, F. Pedersen, K. Percival, W. J. Pettorino, V. Pires, S. Polenta, G. Poncet, M. Popa, L. A. Pozzetti, L. Raison, F. Renzi, A. Rhodes, J. Riccio, G. Romelli, E. Roncarelli, M. Saglia, R. Sakr, Z. Sánchez, A. G. Sapone, D. Sartoris, B. Schneider, P. Schrabback, T. Secroun, A. Seidel, G. Serrano, S. Simon, P. Sirignano, C. Sirri, G. Stanco, L. Steinwagner, J. Tallada-Crespí, P. Taylor, A. N. Tereno, I. Tessore, N. Toft, S. Toledo-Moreo, R. Torradeflot, F. Tutusaus, I. Valentijn, E. A. Valenziano, L. Valiviita, J. Vassallo, T. Kleijn, G. Verdoes Veropalumbo, A. Wang, Y. Weller, J. Zacchei, A. Zamorani, G. Zucca, E. Ballardini, M. Bolzonella, M. Bozzo, E. Burigana, C. Cabanac, R. Calabrese, M. Cappi, A. Di Ferdinando, D. Vigo, J. A. Escartin Hartley, W. G. Martín-Fleitas, J. Matthew, S. Mauri, N. Metcalf, R. B. Pezzotta, A. Pöntinen, M. Risso, I. Scottez, V. Sereno, M. Tenti, M. Viel, M. Wiesmann, M. Akrami, Y. Andika, I. T. Anselmi, S. Archidiacono, M. Atrio-Barandela, F. Aubourg, E. Bertacca, D. Bethermin, M. Blanchard, A. Blot, L. Böhringer, H. Bonici, M. Borgani, S. Brown, M. L. Bruton, S. Calabro, A. Quevedo, B. Camacho Caro, F. Carvalho, C. S. Castro, T. Clément, B. Cogato, F. Conseil, S. Cooray, A. R. Cucciati, O. Davini, S. De Paolis, F. Desprez, G. Díaz-Sánchez, A. Diaz, J. J. Di Domizio, S. Diego, J. M. Dimauro, P. Duc, P. -A. Elkhashab, M. Y. Enia, A. Fang, Y. Finoguenov, A. Fontana, A. Franco, A. Ganga, K. García-Bellido, J. Gasparetto, T. Gautard, V. Gavazzi, R. Gaztanaga, E. Giacomini, F. Gianotti, F. Gonzalez, A. H. Gozaliasl, G. Guidi, M. Gutierrez, C. M. Hemmati, S. Hildebrandt, H. Hjorth, J. Kajava, J. J. E. Kang, Y. Kansal, V. Karagiannis, D. Kiiveri, K. Kim, J. Kirkpatrick, C. C. Kruk, S. Graet, J. Le Legrand, L. Lembo, M. Lepori, F. Leroy, G. Lesci, G. F. Lesgourgues, J. Liaudat, T. I. Liu, S. J. Loureiro, A. Macias-Perez, J. Magliocchetti, M. Mannucci, F. Maoli, R. Martins, C. J. A. P. Maurin, L. McPartland, C. J. R. Miluzio, M. Monaco, P. Moretti, C. Morgante, G. Murray, C. Naidoo, K. Navarro-Alsina, A. Nesseris, S. Paoletti, D. Passalacqua, F. Paterson, K. Pisani, A. Potter, D. Quai, S. Radovich, M. Rocci, P. -F. Sacquegna, S. Sahlén, M. Sanders, D. B. Sarpa, E. Schneider, A. Sciotti, D. Sellentin, E. Smith, L. C. Sorce, J. G. Tanidis, K. Tao, C. Testera, G. Teyssier, R. Tosi, S. Troja, A. Tucci, M. Valieri, C. Venhola, A. Vergani, D. Verza, G. Vielzeuf, P. Walton, N. A. Scott, D.
author_facet	Euclid Collaboration Bazzanini, L. Angora, G. Bergamini, P. Meneghetti, M. Rosati, P. Acebron, A. Grillo, C. Lombardi, M. Ratta, R. Fogliardi, M. Di Rosa, G. Abriola, D. D'Addona, M. Granata, G. Leuzzi, L. Mercurio, A. Schuldt, S. Vanzella, E. Tortora, C. Altieri, B. Andreon, S. Auricchio, N. Baccigalupi, C. Baldi, M. Balestra, A. Bardelli, S. Battaglia, P. Biviano, A. Branchini, E. Brescia, M. Camera, S. Cañas-Herrera, G. Capobianco, V. Carbone, C. Carretero, J. Castellano, M. Castignani, G. Cavuoti, S. Cimatti, A. Colodro-Conde, C. Congedo, G. Conversi, L. Copin, Y. Costille, A. Courbin, F. Courtois, H. M. Cropper, M. Da Silva, A. Degaudenzi, H. De Lucia, G. Dole, H. Dubath, F. Duncan, C. A. J. Dupac, X. Dusini, S. Escoffier, S. Fabricius, M. Farina, M. Farinelli, R. Faustini, F. Ferriol, S. Finelli, F. Frailis, M. Franceschi, E. Fumana, M. Galeotta, S. Gillard, W. Gillis, B. Giocoli, C. Gracia-Carpio, J. Grazian, A. Grupp, F. Guzzo, L. Haugan, S. V. H. Hoar, J. Holmes, W. Hook, I. M. Hormuth, F. Hornstrup, A. Jahnke, K. Jhabvala, M. Joachimi, B. Keihänen, E. Kermiche, S. Kiessling, A. Kilbinger, M. Kubik, B. Kunz, M. Kurki-Suonio, H. Laureijs, R. Brun, A. M. C. Le Mignant, D. Le Ligori, S. Lilje, P. B. Lindholm, V. Lloro, I. Mainetti, G. Maino, D. Maiorano, E. Mansutti, O. Marggraf, O. Martinelli, M. Martinet, N. Marulli, F. Massey, R. J. Medinaceli, E. Mei, S. Melchior, M. Mellier, Y. Merlin, E. Meylan, G. Mora, A. Moresco, M. Moscardini, L. Neissner, C. Niemi, S. -M. Padilla, C. Paltani, S. Pasian, F. Pedersen, K. Percival, W. J. Pettorino, V. Pires, S. Polenta, G. Poncet, M. Popa, L. A. Pozzetti, L. Raison, F. Renzi, A. Rhodes, J. Riccio, G. Romelli, E. Roncarelli, M. Saglia, R. Sakr, Z. Sánchez, A. G. Sapone, D. Sartoris, B. Schneider, P. Schrabback, T. Secroun, A. Seidel, G. Serrano, S. Simon, P. Sirignano, C. Sirri, G. Stanco, L. Steinwagner, J. Tallada-Crespí, P. Taylor, A. N. Tereno, I. Tessore, N. Toft, S. Toledo-Moreo, R. Torradeflot, F. Tutusaus, I. Valentijn, E. A. Valenziano, L. Valiviita, J. Vassallo, T. Kleijn, G. Verdoes Veropalumbo, A. Wang, Y. Weller, J. Zacchei, A. Zamorani, G. Zucca, E. Ballardini, M. Bolzonella, M. Bozzo, E. Burigana, C. Cabanac, R. Calabrese, M. Cappi, A. Di Ferdinando, D. Vigo, J. A. Escartin Hartley, W. G. Martín-Fleitas, J. Matthew, S. Mauri, N. Metcalf, R. B. Pezzotta, A. Pöntinen, M. Risso, I. Scottez, V. Sereno, M. Tenti, M. Viel, M. Wiesmann, M. Akrami, Y. Andika, I. T. Anselmi, S. Archidiacono, M. Atrio-Barandela, F. Aubourg, E. Bertacca, D. Bethermin, M. Blanchard, A. Blot, L. Böhringer, H. Bonici, M. Borgani, S. Brown, M. L. Bruton, S. Calabro, A. Quevedo, B. Camacho Caro, F. Carvalho, C. S. Castro, T. Clément, B. Cogato, F. Conseil, S. Cooray, A. R. Cucciati, O. Davini, S. De Paolis, F. Desprez, G. Díaz-Sánchez, A. Diaz, J. J. Di Domizio, S. Diego, J. M. Dimauro, P. Duc, P. -A. Elkhashab, M. Y. Enia, A. Fang, Y. Finoguenov, A. Fontana, A. Franco, A. Ganga, K. García-Bellido, J. Gasparetto, T. Gautard, V. Gavazzi, R. Gaztanaga, E. Giacomini, F. Gianotti, F. Gonzalez, A. H. Gozaliasl, G. Guidi, M. Gutierrez, C. M. Hemmati, S. Hildebrandt, H. Hjorth, J. Kajava, J. J. E. Kang, Y. Kansal, V. Karagiannis, D. Kiiveri, K. Kim, J. Kirkpatrick, C. C. Kruk, S. Graet, J. Le Legrand, L. Lembo, M. Lepori, F. Leroy, G. Lesci, G. F. Lesgourgues, J. Liaudat, T. I. Liu, S. J. Loureiro, A. Macias-Perez, J. Magliocchetti, M. Mannucci, F. Maoli, R. Martins, C. J. A. P. Maurin, L. McPartland, C. J. R. Miluzio, M. Monaco, P. Moretti, C. Morgante, G. Murray, C. Naidoo, K. Navarro-Alsina, A. Nesseris, S. Paoletti, D. Passalacqua, F. Paterson, K. Pisani, A. Potter, D. Quai, S. Radovich, M. Rocci, P. -F. Sacquegna, S. Sahlén, M. Sanders, D. B. Sarpa, E. Schneider, A. Sciotti, D. Sellentin, E. Smith, L. C. Sorce, J. G. Tanidis, K. Tao, C. Testera, G. Teyssier, R. Tosi, S. Troja, A. Tucci, M. Valieri, C. Venhola, A. Vergani, D. Verza, G. Vielzeuf, P. Walton, N. A. Scott, D.
contents	Strong gravitational lensing (SL) by galaxy clusters is a powerful probe of their inner mass distribution and a key test bed for cosmological models. However, the detection of SL events in wide-field surveys such as Euclid requires robust, automated methods capable of handling the immense data volume generated. In this work, we present an advanced deep learning (DL) framework based on mask region-based convolutional neural networks (Mask R-CNNs), designed to autonomously detect and segment bright, strongly-lensed arcs in Euclid's multi-band imaging of galaxy clusters. The model is trained on a realistic simulated data set of cluster-scale SL events, constructed by injecting mock background sources into Euclidised Hubble Space Telescope images of 10 massive lensing clusters, exploiting their high-precision mass models constructed with extensive spectroscopic data. The network is trained and validated on over 4500 simulated images, and tested on an independent set of 500 simulations, as well as real Euclid Quick Data Release (Q1) observations. The trained network achieves high performance in identifying gravitational arcs in the test set, with a precision and recall of 76% and 58%, respectively, processing 2'x2' images in a fraction of a second. When applied to a sample of visually confirmed Euclid Q1 cluster-scale lenses, our model recovers 66% of gravitational arcs above the area threshold used during training. While the model shows promising results, limitations include the production of some false positives and challenges in detecting smaller, fainter arcs. Our results demonstrate the potential of advanced DL computer vision techniques for efficient and scalable arc detection, enabling the automated analysis of SL systems in current and future wide-field surveys. The code, ARTEMIDE, is open source and will be available at github.com/LBasz/ARTEMIDE.
format	Preprint
id	arxiv_https___arxiv_org_abs_2511_03064
institution	arXiv
publishDate	2025
record_format	arxiv
spellingShingle	Euclid Quick Data Release (Q1). Searching for giant gravitational arcs in galaxy clusters with mask region-based convolutional neural networks Euclid Collaboration Bazzanini, L. Angora, G. Bergamini, P. Meneghetti, M. Rosati, P. Acebron, A. Grillo, C. Lombardi, M. Ratta, R. Fogliardi, M. Di Rosa, G. Abriola, D. D'Addona, M. Granata, G. Leuzzi, L. Mercurio, A. Schuldt, S. Vanzella, E. Tortora, C. Altieri, B. Andreon, S. Auricchio, N. Baccigalupi, C. Baldi, M. Balestra, A. Bardelli, S. Battaglia, P. Biviano, A. Branchini, E. Brescia, M. Camera, S. Cañas-Herrera, G. Capobianco, V. Carbone, C. Carretero, J. Castellano, M. Castignani, G. Cavuoti, S. Cimatti, A. Colodro-Conde, C. Congedo, G. Conversi, L. Copin, Y. Costille, A. Courbin, F. Courtois, H. M. Cropper, M. Da Silva, A. Degaudenzi, H. De Lucia, G. Dole, H. Dubath, F. Duncan, C. A. J. Dupac, X. Dusini, S. Escoffier, S. Fabricius, M. Farina, M. Farinelli, R. Faustini, F. Ferriol, S. Finelli, F. Frailis, M. Franceschi, E. Fumana, M. Galeotta, S. Gillard, W. Gillis, B. Giocoli, C. Gracia-Carpio, J. Grazian, A. Grupp, F. Guzzo, L. Haugan, S. V. H. Hoar, J. Holmes, W. Hook, I. M. Hormuth, F. Hornstrup, A. Jahnke, K. Jhabvala, M. Joachimi, B. Keihänen, E. Kermiche, S. Kiessling, A. Kilbinger, M. Kubik, B. Kunz, M. Kurki-Suonio, H. Laureijs, R. Brun, A. M. C. Le Mignant, D. Le Ligori, S. Lilje, P. B. Lindholm, V. Lloro, I. Mainetti, G. Maino, D. Maiorano, E. Mansutti, O. Marggraf, O. Martinelli, M. Martinet, N. Marulli, F. Massey, R. J. Medinaceli, E. Mei, S. Melchior, M. Mellier, Y. Merlin, E. Meylan, G. Mora, A. Moresco, M. Moscardini, L. Neissner, C. Niemi, S. -M. Padilla, C. Paltani, S. Pasian, F. Pedersen, K. Percival, W. J. Pettorino, V. Pires, S. Polenta, G. Poncet, M. Popa, L. A. Pozzetti, L. Raison, F. Renzi, A. Rhodes, J. Riccio, G. Romelli, E. Roncarelli, M. Saglia, R. Sakr, Z. Sánchez, A. G. Sapone, D. Sartoris, B. Schneider, P. Schrabback, T. Secroun, A. Seidel, G. Serrano, S. Simon, P. Sirignano, C. Sirri, G. Stanco, L. Steinwagner, J. Tallada-Crespí, P. Taylor, A. N. Tereno, I. Tessore, N. Toft, S. Toledo-Moreo, R. Torradeflot, F. Tutusaus, I. Valentijn, E. A. Valenziano, L. Valiviita, J. Vassallo, T. Kleijn, G. Verdoes Veropalumbo, A. Wang, Y. Weller, J. Zacchei, A. Zamorani, G. Zucca, E. Ballardini, M. Bolzonella, M. Bozzo, E. Burigana, C. Cabanac, R. Calabrese, M. Cappi, A. Di Ferdinando, D. Vigo, J. A. Escartin Hartley, W. G. Martín-Fleitas, J. Matthew, S. Mauri, N. Metcalf, R. B. Pezzotta, A. Pöntinen, M. Risso, I. Scottez, V. Sereno, M. Tenti, M. Viel, M. Wiesmann, M. Akrami, Y. Andika, I. T. Anselmi, S. Archidiacono, M. Atrio-Barandela, F. Aubourg, E. Bertacca, D. Bethermin, M. Blanchard, A. Blot, L. Böhringer, H. Bonici, M. Borgani, S. Brown, M. L. Bruton, S. Calabro, A. Quevedo, B. Camacho Caro, F. Carvalho, C. S. Castro, T. Clément, B. Cogato, F. Conseil, S. Cooray, A. R. Cucciati, O. Davini, S. De Paolis, F. Desprez, G. Díaz-Sánchez, A. Diaz, J. J. Di Domizio, S. Diego, J. M. Dimauro, P. Duc, P. -A. Elkhashab, M. Y. Enia, A. Fang, Y. Finoguenov, A. Fontana, A. Franco, A. Ganga, K. García-Bellido, J. Gasparetto, T. Gautard, V. Gavazzi, R. Gaztanaga, E. Giacomini, F. Gianotti, F. Gonzalez, A. H. Gozaliasl, G. Guidi, M. Gutierrez, C. M. Hemmati, S. Hildebrandt, H. Hjorth, J. Kajava, J. J. E. Kang, Y. Kansal, V. Karagiannis, D. Kiiveri, K. Kim, J. Kirkpatrick, C. C. Kruk, S. Graet, J. Le Legrand, L. Lembo, M. Lepori, F. Leroy, G. Lesci, G. F. Lesgourgues, J. Liaudat, T. I. Liu, S. J. Loureiro, A. Macias-Perez, J. Magliocchetti, M. Mannucci, F. Maoli, R. Martins, C. J. A. P. Maurin, L. McPartland, C. J. R. Miluzio, M. Monaco, P. Moretti, C. Morgante, G. Murray, C. Naidoo, K. Navarro-Alsina, A. Nesseris, S. Paoletti, D. Passalacqua, F. Paterson, K. Pisani, A. Potter, D. Quai, S. Radovich, M. Rocci, P. -F. Sacquegna, S. Sahlén, M. Sanders, D. B. Sarpa, E. Schneider, A. Sciotti, D. Sellentin, E. Smith, L. C. Sorce, J. G. Tanidis, K. Tao, C. Testera, G. Teyssier, R. Tosi, S. Troja, A. Tucci, M. Valieri, C. Venhola, A. Vergani, D. Verza, G. Vielzeuf, P. Walton, N. A. Scott, D. Cosmology and Nongalactic Astrophysics Astrophysics of Galaxies Instrumentation and Methods for Astrophysics Strong gravitational lensing (SL) by galaxy clusters is a powerful probe of their inner mass distribution and a key test bed for cosmological models. However, the detection of SL events in wide-field surveys such as Euclid requires robust, automated methods capable of handling the immense data volume generated. In this work, we present an advanced deep learning (DL) framework based on mask region-based convolutional neural networks (Mask R-CNNs), designed to autonomously detect and segment bright, strongly-lensed arcs in Euclid's multi-band imaging of galaxy clusters. The model is trained on a realistic simulated data set of cluster-scale SL events, constructed by injecting mock background sources into Euclidised Hubble Space Telescope images of 10 massive lensing clusters, exploiting their high-precision mass models constructed with extensive spectroscopic data. The network is trained and validated on over 4500 simulated images, and tested on an independent set of 500 simulations, as well as real Euclid Quick Data Release (Q1) observations. The trained network achieves high performance in identifying gravitational arcs in the test set, with a precision and recall of 76% and 58%, respectively, processing 2'x2' images in a fraction of a second. When applied to a sample of visually confirmed Euclid Q1 cluster-scale lenses, our model recovers 66% of gravitational arcs above the area threshold used during training. While the model shows promising results, limitations include the production of some false positives and challenges in detecting smaller, fainter arcs. Our results demonstrate the potential of advanced DL computer vision techniques for efficient and scalable arc detection, enabling the automated analysis of SL systems in current and future wide-field surveys. The code, ARTEMIDE, is open source and will be available at github.com/LBasz/ARTEMIDE.
title	Euclid Quick Data Release (Q1). Searching for giant gravitational arcs in galaxy clusters with mask region-based convolutional neural networks
topic	Cosmology and Nongalactic Astrophysics Astrophysics of Galaxies Instrumentation and Methods for Astrophysics
url	https://arxiv.org/abs/2511.03064