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L’article ‘Discrimination of wheel‑thrown pottery surface treatment by Deep Learning’ par Wilczek e al. publié dans Archaeological and Anthropological Sciences

Exemple de classification des traitements de surface obtenu avec un algorithme VGG19
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Josef Wilczek et collaborateurs étudient le traitement de surface de la poterie à l’aide d’une intelligence artificielle. Il s’agit de comprendre les techniques utilisées par les anciens potiers pour explorer l’organisation culturelle et économique des sociétés passées. La poterie est en effet l’un des matériaux les plus abondants trouvés dans les fouilles archéologiques, mais la classification des traitements de surface reste en général difficile. Dans cette étude, la géométrie obtenue à partir de modèles 3D est classée par Deep Learning. Trois algorithmes de réseau de neurones convolutifs sont évalués sur un ensemble de données expérimentales créés par un potier professionnel, spécifiquement pour la présente étude.

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