检索结果-南通市图书馆

Instance Segmentation of Characters Recognized in Palmyrene Aramaic Inscriptions

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2024年第9期140卷 2869-2889页

作者： adéla hamplová Alexey Lyavdansky TomášNovák Ondrej Svojše David Franc Arnošt Veselý Czech University of Life Sciences in Prague(CULS) Faculty of Economics and ManagementDepartment of Information EngineeringPrague16500Czech Republic National Research University Higher School of Economics(HSE) Faculty of HumanitiesInstitute for Oriental and Classical StudiesMoscow101000The Russian Federation

This study presents a single-class and multi-class instance segmentation approach applied to ancient Palmyrene inscriptions,employing two state-of-the-art deep learning algorithms,namely YOLOv8 and Roboflow *** goal is to contribute to the preservation and understanding of historical texts,showcasing the potential of modern deep learning methods in archaeological *** research culminates in several key findings and scientific *** comprehensively compare the performance of YOLOv8 and Roboflow 3.0 in the context of Palmyrene character segmentation—this comparative analysis mainly focuses on the strengths and weaknesses of each algorithm in this *** also created and annotated an extensive dataset of Palmyrene inscriptions,a crucial resource for further research in the *** dataset serves for training and evaluating the segmentation *** employ comparative evaluation metrics to quantitatively assess the segmentation results,ensuring the reliability and reproducibility of our findings and we present custom visualization tools for predicted segmentation *** study advances the state of the art in semi-automatic reading of Palmyrene inscriptions and establishes a benchmark for future *** availability of the Palmyrene dataset and the insights into algorithm performance contribute to the broader understanding of historical text analysis.

关键词： Optical character recognition instance segmentation Palmyrene ancient languages computer vision

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