ScrollPrize/villa

해결하는 문제

이 프로젝트는 기계학습과 컴퓨터 비전을 활용하여 고대 헬레나누스의 서적을 읽기 위한 도구 및 라이브러리 세트를 제공합니다. 탄화된 파피루스를 가상으로 펼치고 CT 스캔에서 서적 표면의 잉크를 탐지하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 여러 전문적인 구성 요소로 구성되어 있습니다:

• 데이터 접근 및 ML: vesuvius 라이브러리는 CT 스캔 접근과 표면 예측을 위한 ML 모델의 학습/실행을 담당합니다.
• 잉크 탐지: 2023년 그랜드 프라이즈 우승 모델을 기반으로 한 전용 학습 및 추론 도구를 사용하여 잉크를 탐지합니다.
• 펼침 파이프라인: CT 스캔에서 파피루스 시트를 추출하기 위해 세 가지 다른 접근 방식을 사용합니다:
  • VC3D: 반자동 세그멘테이션 파이프라인.
  • lasagna: 파피루스 표면 메시의 정교화 및 섬유 추적을 위한 PyTorch 기반 최적화 프레임워크.
  • 스파イラル 피팅: 추적된 패치와 섬유 골격을 매칭하여 서적 전체에 스파이럴을 피팅하는 완전 자동 파이프라인.
• 인프라: foundation 툴셋은 데이터셋과 클라우드 인프라를 관리하며, 포토그램메트리 마스킹도 포함합니다.

대상 사용자

이 소프트웨어는 탄화된 서적에서 텍스트를 복원하려는 연구자, 컴퓨터 비전 전문가, 그리고 베수비우스 챌린지 참가자를 대상으로 합니다.

주요 특징

• 포괄적인 파이프라인: 원시 CT 스캔에서 잉크 탐지 및 최종 펼침에 이르기까지 모든 과정을 커버합니다.
• 다양한 펼침 방법: 반자동(VC3D), lasagna의 메시 최적화, 완전 자동 스파イラル 피팅을 제공합니다.
• lasagna 프레임워크: PyTorch를 사용하여 중첩된 시트를 일관성 있게 동시에 최적화합니다.
• 그랜드 프라이즈 우승 기술: 2023년 그랜드 프라이즈 우승 잉크 탐지 모델 기반 도구를 포함합니다.