<i>DeepHadad</i> : Enhancing Readability of Damaged Inscriptions with Synthetic Data
Notice bibliographique
Résumé
The deterioration of ancient inscriptions over centuries has resulted in irrevocable loss of vital written records, hampering epigraphic analysis, and creating significant gaps in historical knowledge. Factors such as eroded letters and physical damage often compromise the readability of these inscriptions. We present DeepHadad , a neural network trained on procedurally generated synthetic data that use displacement maps and image-to-image translation to digitally restore severely damaged ancient inscriptions to a more readable state. The network’s name is derived from the famous Panamuwa (I) inscription on the mid-8th century BCE Hadad statue, where, at certain places, only faint traces of letters remain on the damaged basalt statue. A key challenge in this work is the lack of well-preserved and damaged glyph pairs for training, as each glyph instance is unique and therefore not found in different states of erosion. We address this by generating synthetic training data through simulated erosion processes, enabling our neural network to successfully generalize to real data. By extracting and overlaying completion maps onto the 3D model, we significantly enhance the legibility of the barely recognizable Aramaic inscription on the Hadad statue. Quantitative and qualitative experiments confirm that our approach can recover textual content that would otherwise be lost or recoverable only through time-consuming manual work. This research opens a pioneering avenue for employing state-of-the-art AI to enrich the readability of ancient textual heritage. Our methodology facilitates a more comprehensive analysis of significant inscriptions and demonstrates the potential of AI-assistive technologies to advance the field of ancient restoration and epigraphic studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».