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3Dマルチ入力・マルチ出力土器分類DLモデルの開発研究

Publicly Offered Research

Project AreaExcavating earthenware: Technology development-type research for construction of 22nd century archeological study and social implementation
Project/Area Number 21H05359
Research Category

Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Transformative Research Areas, Section (I)
Research InstitutionTokyo National Museum

Principal Investigator

山本 亮  独立行政法人国立文化財機構東京国立博物館, 学芸研究部, 研究員 (30770193)

Project Period (FY) 2021-09-10 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords機械学習 / 考古学 / 土器 / 須恵器 / 分類 / ディープラーニング
Outline of Research at the Start

これまで一部の専門家により行われてきた土器を主とする考古資料の分類認定をディープラーニングに転換する手法の開発を目的とする。計測の対象とする土器は古墳時代・6世紀の須恵器とし、従来の形態・色・質感を表すカラー画像2Dデータに加え、形状3Dデータおよび資料複数箇所の法量1Dデータを同時に入力、年代推定および型式分類を認定しうる革新的な手法を開発する。

Outline of Annual Research Achievements

昨年度から引き続き6世紀の須恵器を対象とし、マルチヘッド・マルチタスクモデルを使用して型式と年代について教師付き機械学習を行った。昨年度よりも3Dデータの解像度を上げて学習を行うとともに、正解ラベルごとに資料数の偏りがあることを補うことで、精度の向上を図った。具体的には128voxelでの試行と、損失関数の重みづけである。昨年度来問題となったのは、通常機械学習を行う際に供される資料数よりも、現状で考古資料を資料として学習を行う際には十分な数を揃えるのが難しいということである。今年度は特にこの少ない資料数で機械学習を行い十分な成果を得る方法についての考察が主眼となった。なお資料数については奈良県立橿原考古学研究所附属博物館の協力を得て、新たに48点の資料の3Dモデル化を行うことができた。
成果として、東京国立博物館の資料を用いた学習では、まず6世紀を5段階に分ける型式の学習については58.65%の正解率であった。これは損失関数の重みづけをしない場合よりも5%程度改善されている。また6世紀を3段階に分けた年代の学習では、正解率は71.15%であった。これは損失関数の重みづけをしない場合とは2%程度の差しか出なかったが、資料数の偏りが少なかったことによる。型式、年代の学習ともに、不正解の多くは正解の前後の段階に収まるものが多い。昨年度に試行したデータ拡張と合わせて、資料数が少ない場合でも方法の工夫によって一定の成果を収めることができるものと考えるが、なお正解率は十分に高いとは言えない。今後はより資料数を増やし、最低限必要な資料数について考慮したい。

Research Progress Status

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2022 Annual Research Report
  • 2021 Annual Research Report
  • Research Products

    (9 results)

All 2024 2023 2022

All Journal Article (2 results) Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Journal Article] 須恵器マルチヘッド・マルチタスク3D-2D-CNNモデルの開発2023

    • Author(s)
      山本 亮,藤田晴啓,河原和好,市川健太,南雲彩花
    • Journal Title

      日本情報考古学会講演論文集

      Volume: Vol.26 Pages: 62-65

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Journal Article] 須恵器3D-RGBデータの擬似ラベル教師分類+クラスターモデル開発とGrad-CAMによるモデル判別の可視化2023

    • Author(s)
      藤田晴啓,山本 亮,河原和好,市川健太,南雲彩花
    • Journal Title

      日本情報考古学会講演論文集

      Volume: Vol.26 Pages: 56-61

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Issues and Solutions for Classification Models using Deep Learning for 3D data of Archaeological Materials2024

    • Author(s)
      Ryo Yamamoto, Haruhiro Fujita, Kazuyoshi Kawahara, Kenta Ichikawa, Ayaka Nagumo
    • Organizer
      51st Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology International Conference
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 深層生成モデルVAEおよびVQ-VAEの潜在空間を使った須恵器のクラスタリング2024

    • Author(s)
      河原和好・南雲彩花・山本 亮・市川健太・藤田晴啓
    • Organizer
      日本情報考古学会第49回大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Deep convolutional classification and clustering analyses of Sue Wares on types and dating using 3D-RGBA 128*128*128 voxel data and a Generative AI Model for documentation2023

    • Author(s)
      Yamamoto Ryo, Fujita Haruhiro, Ichikawa Kenta, Kawahara Kazuyoshi, Nagumo Ayaka
    • Organizer
      8 th Symposium on Archaeomaterial Studies Archaeomaterial Studies in East Aisa
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 須恵器スキャンデータの3D-RGBA 128 3解像度Voxelデータによる教師付き分類の試行2023

    • Author(s)
      山本亮・藤田晴啓・南雲彩花・市川健太
    • Organizer
      日本情報考古学会第47回大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] Classification of Sue ware types and dating by 3D-2D-CNN models2022

    • Author(s)
      Yamamoto Ryo, Ichikawa Kenta, Fujita Haruhiro, Kawahara Kazuyoshi, Nagumo Ayaka
    • Organizer
      SEAA 2022 Conference in Daegu, South Korea
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 須恵器マルチヘッド・マルチタスク3D-2D-CNNモデルの開発2022

    • Author(s)
      山本 亮,藤田晴啓,河原和好,市川健太,南雲彩花
    • Organizer
      日本情報考古学会第46回大会
    • Related Report
      2021 Annual Research Report
  • [Presentation] 須恵器3D-RGBデータの擬似ラベル教師分類+クラスターモデル開発とGrad-CAMによるモデル判別の可視化2022

    • Author(s)
      藤田晴啓,山本 亮,河原和好,市川健太,南雲彩花
    • Organizer
      日本情報考古学会第46回大会
    • Related Report
      2021 Annual Research Report

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Published: 2021-10-22   Modified: 2024-12-25  

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