論文の概要: NeuroPapyri: A Deep Attention Embedding Network for Handwritten Papyri Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07785v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 19:36:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 15:48:53.082494
- Title: NeuroPapyri: A Deep Attention Embedding Network for Handwritten Papyri Retrieval
- Title（参考訳）: NeuroPapyri: 手書きパパリ検索のためのディープアテンション埋め込みネットワーク
- Authors: Giuseppe De Gregorio, Simon Perrin, Rodrigo C. G. Pena, Isabelle Marthot-Santaniello, Harold Mouchère,
- Abstract要約: NeuroPapyriは、古代ギリシアのパピルスを含む画像の分析に特化して設計された革新的なディープラーニングベースのモデルである。
本稿では,NeuroPapyriモデルとそのアーキテクチャとトレーニング手法について述べる。
評価の結果, 文献検索におけるNeuroPapyriの有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.12313922953616
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The intersection of computer vision and machine learning has emerged as a promising avenue for advancing historical research, facilitating a more profound exploration of our past. However, the application of machine learning approaches in historical palaeography is often met with criticism due to their perceived ``black box'' nature. In response to this challenge, we introduce NeuroPapyri, an innovative deep learning-based model specifically designed for the analysis of images containing ancient Greek papyri. To address concerns related to transparency and interpretability, the model incorporates an attention mechanism. This attention mechanism not only enhances the model's performance but also provides a visual representation of the image regions that significantly contribute to the decision-making process. Specifically calibrated for processing images of papyrus documents with lines of handwritten text, the model utilizes individual attention maps to inform the presence or absence of specific characters in the input image. This paper presents the NeuroPapyri model, including its architecture and training methodology. Results from the evaluation demonstrate NeuroPapyri's efficacy in document retrieval, showcasing its potential to advance the analysis of historical manuscripts.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンと機械学習の交わりは、歴史研究を進めるための有望な道として現れ、我々の過去をより深く探究することを可能にしている。
しかし、歴史的パレオグラフィーにおける機械学習のアプローチの適用は、その「ブラックボックス」の性質が認識されているため、しばしば批判を浴びる。
この課題に対応するために,古代ギリシアのパピルスを含む画像の分析に特化して設計された,革新的な深層学習モデルであるNeuroPapyriを紹介した。
透明性と解釈可能性に関する懸念に対処するため、モデルには注意機構が組み込まれている。
この注意機構は、モデルの性能を高めるだけでなく、意思決定プロセスに大きく貢献する画像領域の視覚的表現も提供する。
具体的には、パピルス文書の画像を手書きテキストの行で処理するために調整され、個々の注意マップを使用して、入力画像中の特定の文字の有無を通知する。
本稿では,NeuroPapyriモデルとそのアーキテクチャとトレーニング手法について述べる。
評価の結果, 文献検索におけるNeuroPapyriの有効性が示された。
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