論文の概要: Hebrew letters Detection and Cuneiform tablets Classification by using the yolov8 computer vision model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06133v1
- Date: Sun, 19 May 2024 09:37:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 14:19:18.436069
- Title: Hebrew letters Detection and Cuneiform tablets Classification by using the yolov8 computer vision model
- Title（参考訳）: ヨロブ8コンピュータビジョンモデルを用いたヘブライ文字の検出とCuneiformタブレット分類
- Authors: Elaf A. Saeed, Ammar D. Jasim, Munther A. Abdul Malik,
- Abstract要約: 本稿では,ヘブライ語文の内容に応じて,クオリフォームなタブレット画像を特定するための,ディープラーニングに基づく手話検出手法を提案する。
ヘブライ語アルファベットは、深層学習に必要な訓練データを集めるのが難しくて費用がかかることで知られている。
本研究の目的は,Yolov8オブジェクト識別事前訓練モデルを用いて,ヘブライ語の文字を識別し,キュニフォームタブレットを分類することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cuneiform writing, an old art style, allows us to see into the past. Aside from Egyptian hieroglyphs, the cuneiform script is one of the oldest writing systems. Many historians place Hebrew's origins in antiquity. For example, we used the same approach to decipher the cuneiform languages; after learning how to decipher one old language, we would visit an archaeologist to learn how to decipher any other ancient language. We propose a deep-learning-based sign detector method to speed up this procedure to identify and group cuneiform tablet images according to Hebrew letter content. The Hebrew alphabet is notoriously difficult and costly to gather the training data needed for deep learning, which entails enclosing Hebrew characters in boxes. We solve this problem using pre-existing transliterations and a sign-by-sign representation of the tablet's content in Latin characters. We recommend one of the supervised approaches because these do not include sign localization: We Find the transliteration signs in the tablet photographs by comparing them to their corresponding transliterations. Then, retrain the sign detector using these localized signs instead of utilizing annotations. Afterward, a more effective sign detector enhances the alignment quality. Consequently, this research aims to use the Yolov8 object identification pretraining model to identify Hebrew characters and categorize the cuneiform tablets.
- Abstract（参考訳）: 古風な書体であるキュニフォーム・ライティングは、過去を見ることができる。
エジプトのヒエログリフ以外では、クネイフォーム文字は最古の書記体系の一つである。
多くの歴史家がヘブライ語の起源を古代に定めている。
古い言語を解読する方法を学んだ後、考古学者を訪ねて、他の古代の言語を解読する方法を学びました。
ヘブライ語文の内容に基づいて,この手順を高速化し,キュニフォームなタブレット画像の識別とグループ化を行うための,ディープラーニングに基づく手話検出手法を提案する。
ヘブライ語アルファベットは、深層学習に必要な訓練データを集めるのが難しくて費用がかかることで知られています。
そこで本研究では,既存の文字起こしと,ラテン文字によるタブレットの内容のサインバイサイン表現を用いて,この問題を解決する。
我々は,これらに記号の局所化を含まないため,教師付きアプローチの1つを推奨する。
次に、アノテーションを使わずに、これらの局所的な標識を用いて符号検出器を再訓練する。
その後、より効果的な符号検出器によりアライメント品質が向上する。
そこで本研究では,Yolov8オブジェクト識別事前学習モデルを用いて,ヘブライ語の文字を識別し,クチュニフォームタブレットを分類することを目的とする。
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