ScrollPrize/villa

何を解決するか

このプロジェクトは、機械学習とコンピュータビジョンを用いて古代ヘルクランネウムの巻物を読み取るためのツールとライブラリのセットを提供します。炭化したパピルスを仮想的に展開し、CTスキャンから巻物の表面に存在するインクを検出するという課題に対処します。

動作方法

このプロジェクトは、いくつかの専門的なコンポーネントに分かれています：

• データアクセス & ML：vesuvius ライブラリはCTスキャンのアクセスと、表面予測のためのMLモデルのトレーニング/実行を担当します。
• インク検出：2023年グランドプライズの優勝モデルに基づく、インク検出のための特別なトレーニングおよび推論ツールが使用されています。
• 展開パイプライン：CTスキャンからパピルスのシートを抽出するための3つの異なるアプローチが用いられています：
  • VC3D：セミ自動セグメンテーションパイプライン。
  • lasagna：PyTorchベースの最適化フレームワークで、パピルス表面メッシュの精緻化と繊維トレースを駆動します。
  • スパイラルフィッティング：トレースされたパッチと繊維骨格をマッチングすることで、スクリール全体にスパイラルをフィットさせる完全自動パイプライン。
• インフラ：foundation ツールセットは、データセットとクラウドインフラの管理を担当しており、写真測量マスキングも含みます。

対象ユーザー

このソフトウェアは、炭化した巻物からテキストを回復しようとしている研究者、コンピュータビジョンの専門家、およびヴェスヴィウスチャレンジの参加者を対象としています。

主な特徴

• 包括的なパイプライン：原始的なCTスキャンからインク検出、最終的な展開までをカバーします。
• 多様な展開手法：セミ自動（VC3D）、lasagnaのメッシュ最適化、完全自動スパイラルフィッティングを提供します。
• lasagnaフレームワーク：PyTorchを用いて、重ねられたシートを一貫性を持たせて同時に最適化します。
• グランドプライズ優勝技術：2023年グランドプライズ優勝インク検出モデルに基づくツールを含みます。