論文の概要: OBIFormer: A Fast Attentive Denoising Framework for Oracle Bone Inscriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13524v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 07:24:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 16:52:29.425225
• Title: OBIFormer: A Fast Attentive Denoising Framework for Oracle Bone Inscriptions
• Title（参考訳）: OBIFormer: Oracle Bone Inscriptionsのための高速な注意深いDenoisingフレームワーク
• Authors: Jinhao Li, Zijian Chen, Tingzhu Chen, Zhiji Liu, Changbo Wang,
• Abstract要約: オラクルの骨碑文(Oracle bone inscriptions, OBIs)は漢字の最も古い形であり、人類学や考古学研究の貴重な資料となっている。 従来は画素レベルの情報に重点を置いていたり、バニラトランスフォーマーをグリフベースのOBIデノナイズに用いたりしていた。 本論文は,OBIFormerの骨碑文を高速に記述する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.657419462547438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Oracle bone inscriptions (OBIs) are the earliest known form of Chinese characters and serve as a valuable resource for research in anthropology and archaeology. However, most excavated fragments are severely degraded due to thousands of years of natural weathering, corrosion, and man-made destruction, making automatic OBI recognition extremely challenging. Previous methods either focus on pixel-level information or utilize vanilla transformers for glyph-based OBI denoising, which leads to tremendous computational overhead. Therefore, this paper proposes a fast attentive denoising framework for oracle bone inscriptions, i.e., OBIFormer. It leverages channel-wise self-attention, glyph extraction, and selective kernel feature fusion to reconstruct denoised images precisely while being computationally efficient. Our OBIFormer achieves state-of-the-art denoising performance for PSNR and SSIM metrics on synthetic and original OBI datasets. Furthermore, comprehensive experiments on a real oracle dataset demonstrate the great potential of our OBIFormer in assisting automatic OBI recognition. The code will be made available at https://github.com/LJHolyGround/OBIFormer.
• Abstract（参考訳）: オラクルの骨碑文(Oracle bone inscriptions, OBIs)は漢字の最も古い形であり、人類学や考古学研究の貴重な資料となっている。 しかし、多くの発掘された破片は、何千年もの自然風化、腐食、人為的な破壊のためにひどく劣化しており、自動的なOBI認識は極めて困難である。 従来の手法では、ピクセルレベルの情報にフォーカスするか、あるいはバニラ変換器をグリフベースのOBIデノナイズに利用し、計算オーバーヘッドが大幅に増大した。 そこで,本論文では,OBIFormerという,オラクルの骨碑文を高速に記述する枠組みを提案する。 チャネルワイドの自己アテンション、グリフ抽出、選択的なカーネル特徴フュージョンを活用して、計算効率よく復号化画像を正確に再構成する。 OBIFormer は,PSNR と SSIM の合成およびオリジナル OBI データセット上での最先端の復調性能を実現する。 さらに、実際のオラクルデータセットに関する包括的な実験は、自動OBI認識を支援するOBIFormerの大きな可能性を示している。 コードはhttps://github.com/LJHolyGround/OBIFormer.comから入手できる。

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