Historical Printed Ornaments: Dataset and Tasks

要約

この論文は、現代の教師なしコンピュータ ビジョンを使用して、歴史的な印刷装飾品の研究を発展させることを目的としています。
書籍史家にとって非常に興味深い 3 つの複雑なタスク、クラスタリング、要素の発見、教師なし変更の局所化に焦点を当てます。
これらのタスクごとに評価ベンチマークを導入し、最先端のモデルを適応させて評価します。
Rey’s Ornaments データセットは、歴史家が興味を持つであろう一連の装飾品の代表的な例となるように設計されています。これは、18 世紀の書店員、マルク-ミシェル レイに焦点を当てており、幅広い多様性と代表的な課題を備えた一貫した一連の装飾品を提供しています。
私たちの結果は、実際のデータに直面した場合の最先端のモデルの限界を浮き彫りにし、K 平均法や凝固などの単純なベースラインが、そのようなデータに対してより洗練されたアプローチよりも優れたパフォーマンスを発揮できることを示しています。
データセットとコードは https://printed-ornaments.github.io/ にあります。

要約(オリジナル)

This paper aims to develop the study of historical printed ornaments with modern unsupervised computer vision. We highlight three complex tasks that are of critical interest to book historians: clustering, element discovery, and unsupervised change localization. For each of these tasks, we introduce an evaluation benchmark, and we adapt and evaluate state-of-the-art models. Our Rey’s Ornaments dataset is designed to be a representative example of a set of ornaments historians would be interested in. It focuses on an XVIIIth century bookseller, Marc-Michel Rey, providing a consistent set of ornaments with a wide diversity and representative challenges. Our results highlight the limitations of state-of-the-art models when faced with real data and show simple baselines such as k-means or congealing can outperform more sophisticated approaches on such data. Our dataset and code can be found at https://printed-ornaments.github.io/.

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