Archaeoscape: Bringing Aerial Laser Scanning Archaeology to the Deep Learning Era

要約

航空機レーザー スキャン (ALS) テクノロジーは、密集した植生の下に隠された風景を明らかにすることで、現代の考古学を変革しました。
しかし、専門家による注釈が付けられたオープンアクセスのリソースが不足しているため、高度な深層学習技術を使用した ALS データの分析が妨げられています。
私たちは、カンボジアの 888 km$^2$ に及ぶ、アンコール時代の 31,141 個の注釈付き考古学的特徴を備えた、新しい大規模考古学的 ALS データセットである Archaeoscape (https://archaeoscape.ai で入手可能) を使用して、この制限に対処します。
Archaeoscape は、同等のデータセットよりも 4 倍以上大きく、オープンアクセスのデータ、注釈、モデルを備えた初の ALS 考古学リソースです。
いくつかの最近のセグメンテーション モデルをベンチマークして、この問題に対する最新の視覚技術の利点を実証し、密なジャングルの林冠の下で微妙な人工構造物を発見するという独特の課題を強調します。
Archaeoscape をオープンアクセスで利用できるようにすることで、私たちは伝統的な考古学と現代のコンピューター ビジョン手法の間のギャップを埋めることを望んでいます。

要約(オリジナル)

Airborne Laser Scanning (ALS) technology has transformed modern archaeology by unveiling hidden landscapes beneath dense vegetation. However, the lack of expert-annotated, open-access resources has hindered the analysis of ALS data using advanced deep learning techniques. We address this limitation with Archaeoscape (available at https://archaeoscape.ai), a novel large-scale archaeological ALS dataset spanning 888 km$^2$ in Cambodia with 31,141 annotated archaeological features from the Angkorian period. Archaeoscape is over four times larger than comparable datasets, and the first ALS archaeology resource with open-access data, annotations, and models. We benchmark several recent segmentation models to demonstrate the benefits of modern vision techniques for this problem and highlight the unique challenges of discovering subtle human-made structures under dense jungle canopies. By making Archaeoscape available in open access, we hope to bridge the gap between traditional archaeology and modern computer vision methods.

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