[Updated on Apr. 18] Integration of CiNii Articles into CiNii Research


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  • A Training Dataset Preparation Method for Deep Learning-based 3D Reconstruction of the Borobudur Reliefs


ボロブドゥール寺院遺跡のレリーフの一部が補強工事により保存されており,見えない状態にあるため,レーザや多視点写真による3次元計測は大変困難である.各レリーフについては単眼写真が1 枚ずつ残されており,この1枚の写真から壁面レリーフの3次元形状を復元するための「深層学習による深度推定手法」が提案されている.しかし,この深度推定手法は深層学習のための学習データセットを必要とし,そのデータセットの作成に多大な時間を浪費する.本研究では,「ボロブドゥール寺院遺跡レリーフ」を対象とした,レリーフの3次元点群復元支援のための高効率な学習データセットの作成支援ソフトウェアを開発した.この支援ソフトウェアを用いることで学習データセットの作成効率が向上した.

The Borobudur temple, a UNESCO World Heritage Site, has the most complete collection of Buddhist reliefs. However, some of the reliefs have been buried behind stone walls due to reinforcement. Those hidden reliefs are no longer available for 3D measurement by laser scanning or photogrammetry. In our previous work, we have proposed a deep learning-based depth estimation method to reconstruct 3D point clouds of the hidden reliefs from single monocular photos. However, preparation of the training data requires a lot of labor and time. In this study, we propose an efficient training data preparation tool for supporting the 3D point cloud reconstruction of the hidden Borobudur reliefs. The proposed method has greatly improved the efficiency of training data preparation.



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    conference paper
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