論文の概要: PyPotteryLens: An Open-Source Deep Learning Framework for Automated Digitisation of Archaeological Pottery Documentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11574v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 09:01:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:57:00.412184
• Title: PyPotteryLens: An Open-Source Deep Learning Framework for Automated Digitisation of Archaeological Pottery Documentation
• Title（参考訳）: PyPotteryLens: 考古学的ポテリドキュメンテーションの自動デジタル化のためのオープンソースのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Lorenzo Cardarelli,
• Abstract要約: PyPotteryLensは、考古学的考古学的図面のデジタル化と処理を自動化するフレームワークである。 このフレームワークは、陶器検出および分類タスクにおいて97%以上の精度とリコールを達成する。 手作業に比べて処理時間を最大5倍から20倍に短縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Archaeological pottery documentation and study represents a crucial but time-consuming aspect of archaeology. While recent years have seen advances in digital documentation methods, vast amounts of legacy data remain locked in traditional publications. This paper introduces PyPotteryLens, an open-source framework that leverages deep learning to automate the digitisation and processing of archaeological pottery drawings from published sources. The system combines state-of-the-art computer vision models (YOLO for instance segmentation and EfficientNetV2 for classification) with an intuitive user interface, making advanced digital methods accessible to archaeologists regardless of technical expertise. The framework achieves over 97\% precision and recall in pottery detection and classification tasks, while reducing processing time by up to 5x to 20x compared to manual methods. Testing across diverse archaeological contexts demonstrates robust generalisation capabilities. Also, the system's modular architecture facilitates extension to other archaeological materials, while its standardised output format ensures long-term preservation and reusability of digitised data as well as solid basis for training machine learning algorithms. The software, documentation, and examples are available on GitHub (https://github.com/lrncrd/PyPottery/tree/PyPotteryLens).
• Abstract（参考訳）: 考古学の考古学資料と研究は、考古学において決定的だが時間を要する側面を示している。 近年ではデジタルドキュメンテーションの手法が進歩しているが、従来の出版物には大量のレガシデータが保管されている。 PyPotteryLensは,ディープラーニングを利用して考古学的土木図面のデジタル化と処理を自動化するオープンソースフレームワークである。 このシステムは、最先端のコンピュータビジョンモデル(YOLOはセグメント化、EfficientNetV2は分類)と直感的なユーザーインターフェースを組み合わせることで、技術的な専門知識に関係なく、先進的なデジタルメソッドを考古学者に利用できるようにする。 手作業に比べて処理時間を最大5倍から20倍に削減しつつ, 陶器検出や分類作業において, 97 %以上の精度とリコールを実現している。 多様な考古学的文脈におけるテストは、堅牢な一般化能力を示す。 また、システムのモジュラーアーキテクチャは、他の考古学資料への拡張を容易にし、その標準化された出力フォーマットは、デジタル化されたデータの長期保存と再利用性を保証するとともに、機械学習アルゴリズムのトレーニングのための確固たる基盤も確保する。 ソフトウェア、ドキュメント、サンプルはGitHubで入手できる(https://github.com/lrncrd/PyPottery/tree/PyPotteryLens)。

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