Automatic defect detection in infrared thermal images of ancient polyptychs based on numerical simulation and a new efficient channel attention mechanism aided Faster R-CNN model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, the preservation and conservation of ancient cultural heritage necessitate the advancement of sophisticated non-destructive testing methodologies to minimize potential damage to artworks. Therefore, this study aims to develop an advanced method for detecting defects in ancient polyptychs using infrared thermography. The test subjects are two polyptych samples replicating a 14th-century artwork by Pietro Lorenzetti (1280/85–1348) with varied pigments and artificially induced defects. To address these challenges, an automatic defect detection model is proposed, integrating numerical simulation and image processing within the Faster R-CNN architecture, utilizing VGG16 as the backbone network for feature extraction. Meanwhile, the model innovatively incorporates the efficient channel attention mechanism after the feature extraction stage, which significantly improves the feature characterization performance of the model in identifying small defects in ancient polyptychs. During training, numerical simulation is utilized to augment the infrared thermal image dataset, ensuring the accuracy of subsequent experimental sample testing. Empirical results demonstrate a substantial improvement in detection performance, compared with the original Faster R-CNN model, with the average precision at the intersection over union = 0.5 increasing to 87.3% and the average precision for small objects improving to 54.8%. These results highlight the practicality and effectiveness of the model, marking a significant progress in defect detection capability, providing a strong technical guarantee for the continuous conservation of cultural heritage, and offering directions for future studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle