Darknet YOLOをPythonで使う


前回はVisual Studioでビルドしたdarknet.exeを使用して、石造物に刻まれた文字の学習と検出の実験をしました。
Darknet YOLOはDLL版をビルドすることによりAPIの利用が可能になります。独自のAIアプリケーションを開発する際には、exeファイルをコマンドとして起動するよりも適しています。また、Python用のラッパーも用意されています。
そこで今回は、指定したフォルダから月待塔の写っている画像ファイルを探し出す簡単なPythonプログラムを作成することとします。
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深層学習による石造物の分類


「雑草という名の草はない」という言葉がよく知られている一方で、道端に生えている草の多くは名前が知られていません。同じように、路傍に立つ古い石造物も、今となってはそれが何なのか知らない人が多くて残念です。
民間信仰に基づいて造立された石造物の分類は、専門家でも一筋縄ではいかないものです。それは、民間信仰そのものの成り立ちが、複雑な歴史的背景を持つことによります。
そこで、あまり深い所には立ち入らず、月待信仰に基づいて造立された月待塔について、画像から分類を試みます。月待塔は月待行事をおこなった「アタリ日」によって分類することができ、塔のどこかに「十九夜」や「二十三夜」のように刻まれているので、これらの文字によって容易に分類することができるのです。
今回構築したシステムで実際に二十三夜塔を認識させた例は以下のようになります。


「三夜」の上にある「サ」のような文字は「廿」です。二十三夜塔は、単に「三夜」と刻まれたり、「念三夜」「廿三夜」「二十三夜」「弐十三夜」と刻まれるなど、さまざまなパターンがありますが、今回は「三夜」の部分だけを認識させることとしました。
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ウィキデータの修飾子と情報源を検索する

石造物の3DモデルをWikimedia Commonsで公開している石造物3Dアーカイブでは、石造物のメタ情報をウィキデータでも公開しています。ウィキデータでは、主語(項目)、述語(プロパティ)、目的語(値)の3つ組でデータを定義し、これを主張(claim)と呼びます。主張には、その情報源(出典の情報)を付けたり、修飾子を用いてさらに詳細化したりすることができ、それらを含めて(Statements)と呼びます。
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アーバンデータチャレンジ2019入賞のお知らせ

2020年3月14日
合同会社 緑IT事務所

アーバンデータチャレンジ2019入賞のお知らせ

アーバンデータチャレンジ2019において、当社代表 小池隆が参画する石造物3Dアーカイブプロジェクトの作品「石造物3Dアーカイブ」が金賞を受賞したことをお知らせ致します。

アーバンデータチャレンジ2019審査結果

【本件に関するお問合せ】
合同会社 緑IT事務所
Mail:
URL: https://midoriit.com

学会発表のお知らせ


2020年2月1日(土)に佐賀大学で開催された人文科学とコンピュータ研究会発表会において、「石造物3Dアーカイブプロジェクト ―その手法と可能性―」と題して国学院大学の篠田浩輔氏との連名で発表しました。プレゼン資料はSlideShareで、論文は情報学広場(非会員は有料)でご覧いただけます。