ボロブドゥール寺院壁面レリーフの３次元復元のための学習データセット作成支援法

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2021-12-04
• タイトル: ボロブドゥール寺院壁面レリーフの３次元復元のための学習データセット作成支援法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Training Dataset Preparation Method for Deep Learning-based 3D Reconstruction of the Borobudur Reliefs
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ボロブドゥール寺院壁面レリーフ，３次元点群，学習データセット, デジタルアーカイブ
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 立命館大学
• 著者所属: 立命館大学
• 著者所属: 立命館大学
• 著者所属: 立命館大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Engineering/Ritsumeikan University, College of Information Science and Engineering/Ritsumeikan University, College of Information Science and Engineering/Ritsumeikan University
• 著者名: JI, Shenyu; LI, Liang; 長谷川, 恭子; 田中, 覚
• 著者名(英): Shenyu, Ji; Liang, Li; Kyoko, Hasegawa; Satoshi, Tanaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ボロブドゥール寺院遺跡のレリーフの一部が補強工事により保存されており，見えない状態にあるため，レーザや多視点写真による３次元計測は大変困難である．各レリーフについては単眼写真が1 枚ずつ残されており，この１枚の写真から壁面レリーフの３次元形状を復元するための「深層学習による深度推定手法」が提案されている．しかし，この深度推定手法は深層学習のための学習データセットを必要とし，そのデータセットの作成に多大な時間を浪費する．本研究では，「ボロブドゥール寺院遺跡レリーフ」を対象とした，レリーフの３次元点群復元支援のための高効率な学習データセットの作成支援ソフトウェアを開発した．この支援ソフトウェアを用いることで学習データセットの作成効率が向上した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The Borobudur temple, a UNESCO World Heritage Site, has the most complete collection of Buddhist reliefs. However, some of the reliefs have been buried behind stone walls due to reinforcement. Those hidden reliefs are no longer available for 3D measurement by laser scanning or photogrammetry. In our previous work, we have proposed a deep learning-based depth estimation method to reconstruct 3D point clouds of the hidden reliefs from single monocular photos. However, preparation of the training data requires a lot of labor and time. In this study, we propose an efficient training data preparation tool for supporting the 3D point cloud reconstruction of the hidden Borobudur reliefs. The proposed method has greatly improved the efficiency of training data preparation.
• 書誌情報: じんもんこん2021論文集; 巻 2021, p. 56-63, 発行日 2021-12-04
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会