論文の概要: Multi-Granularity Archaeological Dating of Chinese Bronze Dings Based on a Knowledge-Guided Relation Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15266v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 14:54:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 14:45:23.103164
• Title: Multi-Granularity Archaeological Dating of Chinese Bronze Dings Based on a Knowledge-Guided Relation Graph
• Title（参考訳）: 知識誘導関係グラフに基づく中国の青銅器の多粒度考古学年代
• Authors: Rixin Zhou, Jiafu Wei, Qian Zhang, Ruihua Qi, Xi Yang, Chuntao Li
• Abstract要約: 現在の考古学は、青銅年代測定を行うための訓練された専門家に依存している。 先進的な深層学習技術と考古学的知識を統合するための学習に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.359415272318481
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The archaeological dating of bronze dings has played a critical role in the study of ancient Chinese history. Current archaeology depends on trained experts to carry out bronze dating, which is time-consuming and labor-intensive. For such dating, in this study, we propose a learning-based approach to integrate advanced deep learning techniques and archaeological knowledge. To achieve this, we first collect a large-scale image dataset of bronze dings, which contains richer attribute information than other existing fine-grained datasets. Second, we introduce a multihead classifier and a knowledge-guided relation graph to mine the relationship between attributes and the ding era. Third, we conduct comparison experiments with various existing methods, the results of which show that our dating method achieves a state-of-the-art performance. We hope that our data and applied networks will enrich fine-grained classification research relevant to other interdisciplinary areas of expertise. The dataset and source code used are included in our supplementary materials, and will be open after submission owing to the anonymity policy. Source codes and data are available at: https://github.com/zhourixin/bronze-Ding.
• Abstract（参考訳）: 青銅器の考古学的年代測定は、古代中国史研究において重要な役割を担っている。 現在の考古学は、青銅年代測定を行うための訓練された専門家に依存している。 そこで本研究では,高度な深層学習技術と考古学的知識を統合するための学習に基づくアプローチを提案する。 これを実現するために,我々はまず,既存のきめ細かなデータセットよりもリッチな属性情報を含む青銅板の大規模画像データセットを収集した。 第2に,マルチヘッド分類器と知識誘導関係グラフを導入し,属性とding時代との関係を推定する。 第3に, 既存手法との比較実験を行い, その結果から, デート方式が最先端の性能を達成できることを示す。 我々のデータと応用ネットワークは、他の学際的な専門分野に関連するきめ細かな分類研究を充実させることを望んでいる。 使用するデータセットとソースコードは補足資料に含まれており、匿名ポリシーにより提出後に公開されます。 ソースコードとデータは、https://github.com/zhourixin/bronze-dingで入手できる。

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