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アイテム
須恵器スキャンデータの3D-RGBA 128x128x128解像度Voxelデータによる教師付き分類の試行
https://nuis.repo.nii.ac.jp/records/3627
https://nuis.repo.nii.ac.jp/records/3627b1411fca-c62a-4871-a3ce-216268628850
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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k_hokoku_8.08.06.20230508 (489.6 kB)
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Item type | 研究報告論文 / Research Paper(1) | |||||
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公開日 | 2023-05-08 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 須恵器スキャンデータの3D-RGBA 128x128x128解像度Voxelデータによる教師付き分類の試行 | |||||
言語 | ja | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
資源タイプ | research report | |||||
その他(別言語等)のタイトル | ||||||
タイトル | 須恵器スキャンデータの3D-RGBA 128x128x128解像度Voxelデータによる教師付き分類の試行 | |||||
著者 |
山本, 亮
× 山本, 亮× 藤田, 晴啓× 南雲, 彩花× 市川, 健太× YAMAMOTO, Ryo× FUJITA, Haruhiro× NAGUMO, Ayaka× ICHIKAWA, Kenta |
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著者所属(日) | ||||||
値 | 東京国立博物館 | |||||
著者所属(日) | ||||||
値 | 新潟国際情報大学 | |||||
著者所属(日) | ||||||
値 | 株式会社BSNアイネット | |||||
著者所属(日) | ||||||
値 | 株式会社BSNアイネット | |||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 教師付き機械学習により、考古資料の分類を可能とすることを目的とする。東京国立博物館所蔵6世紀の完形・略完形須恵器の蓋および身計108点をスキャン解像度0.5mmにて計測を行った。それぞれのデータはRGBを除いた形状のみの3D-A 1283の解像度のVoxelデータに変換された。第46回大会発表「須恵器マルチヘッド・マルチタスク3D-2D-CNNモデルの開発」(以下「前回発表」)では計算資源の問題で低い解像度(643)の3Dデータを用いたのに対し、本発表は高解像度の3Dデータを用いた。データ拡張をほどこしたうえで『東京国立博物館所蔵須恵器集成』Ⅰ~Ⅲを参考に型式・年代分類を行って混同行列を作成した。結果は型式の正解率約53.8%、年代の正解率69.2%となり、ともに前回発表(型式約47.1%、年代約65.4%)よりも5%程度正解率の向上がみられた。ただし、資料数が少ないⅡ-1型式とⅡ-2型式については精度が悪い。すなわち、各型式・年代の資料数には偏りがあり、このことが結果に影響を与えたことが考えられる。そのため、少数派のデータクラスに対し損失関数に重み付けを行うことによって,それらが誤分類されたときの損失が大きくなるよう調整する(Weighted Loss Function)ことにより、解決を試みた。これにより、型式の正解率は約58.7%、年代については約71.2%となり、前回発表ならびに損失関数の重み付けを行わない結果よりも精度の向上がみられた。ただし、依然として資料数が少ない型式年代については精度が十分ではなく、今後不均衡データ対策など学習方法について改善を行う必要がある。 | |||||
出版者 | ||||||
出版者 | 考古文化財ディープラーニング研究会 | |||||
見出し | ||||||
大見出し | 発表要旨・論文 | |||||
言語 | ja | |||||
見出し | ||||||
大見出し | Summaries / Papers | |||||
言語 | en |