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ムの巻物を読み取るためのコンペティションであるVesuvius Challenge向けの包括的なツールセットを提供します。CTスキャンから炭化したパピルス上のインクを検出する課題と、仮想的に巻物を展開する（セグメンテーション）課題に対処しています。

仕組み

このリポジトリは、パイプラインの異なる段階に対応するライブラリとパイプラインのコレクションです：

• アクセスと学習：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モデルの学習/推論を担当します。
• インク検出：ink-detection ツールセットは、2023年のグランプリ受賞モデルに基づいたモデルを使用して、巻物上のインクを識別します。
• ボリュメトリック学習：dinovol は、ボリュメトリック表現を学ぶための自己教師付き3D DINOを実装しています。
• 展開（セグメンテーション）：複数のパイプラインが提供されています。VC3D（半自動的な表面トレーサー）、lasagna（PyTorchベースの表面メッシュ最適化フレームワーク）、およびspiral fitting（巻物にグローバルならせんを自動的にフィットさせるパイプライン）です。

対象ユーザー

物理的に開封せずに炭化した巻物をCTスキャンを使って読み取ろうとしている研究者、コンピュータビジョンの専門家、古代テキストの研究者。

特徴

• 多様な展開手法：3Dボリュームから繊維トレースと表面抽出に向けた複数のアプローチを提供。
• グランプリ受賞技術：コンペティションの優勝エントリに基づいたインク検出ツールを含む。
• 3D表現学習：自己教師付き学習を用いてCTスキャンデータ内のパターンを識別。
• 統合エコシステム：Hugging Faceを介してデータ処理、クラウドインフラ管理、モデルチェックポイントを統合。