유클리드 VIS 이미지를 AI 학습용으로: 형태 분류·이상 탐지·유사 이미지 검색을 위한 확장형 파이프라인
유클리드(Euclid) 미션의 VIS 컷아웃 이미지를 224×224 표준 입력으로 변환하고 사전학습된 DINOv2 ViT-S/14 특징 추출기로 처리해, Galaxy Zoo Euclid(Q1) 카탈로그 기반의 365,513행·384차원 컷아웃-임베딩 데이터셋을 구축한 파이프라인이 공개됐다. 365,513개 컷아웃의 초기 생산에는 약 48시간이 걸렸으며, 이는 초당 2.12개 컷아웃의 처리 속도에 해당한다. 성능 평가에서 릿지 회귀 프로브는 카탈로그 4개 항목에 대해 결정계수 0.377~0.596을 기록했고, 전체 라벨 1% 예산 조건에서 고정 MLP의 macro-F1은 3개 과제에서 0.802~0.861이었으나 데이터 불균형이 큰 나선은하 과제에서는 0.484에 그쳤다. 연구진은 이상 탐지 워크플로로 설정 의존적인 후보 1,681개를 찾아냈으며, 표준화된 이미지 인터페이스와 재사용 가능한 사전학습 임베딩이 유클리드 Q1 공개 표본 규모에서 여러 후속 분석을 지원할 수 있음을 보였다고 밝혔다.
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