Transferlernen in archäologischen Deep-Learning-Modellen

Deep Learning ist in der Archäologie richtig angesagt, vor allem wenn's darum geht, vergrabene Strukturen mithilfe von Remote-Sensing-Daten wie LiDAR zu finden. Aber Forscher haben oft Schwierigkeiten, weil es nicht viele gute Datensätze gibt, um Deep Learning-Modelle zu trainieren. Ein Weg, dieses Problem anzugehen, ist Transfer Learning. Diese Technik nutzt bereits auf grossen allgemeinen Datensätzen trainierte Modelle, um bei speziellen Aufgaben in der Archäologie zu helfen. Trotz ihres Potenzials wurde bisher nicht viel untersucht, wie gut das mit verschiedenen archäologischen Datensätzen funktioniert.

#Die Herausforderung begrenzter Datensätze

Um Deep Learning-Modelle zu erstellen, braucht man viele gelabelte Daten. Das bedeutet, dass Experten Zeit damit verbringen müssen, wichtige Merkmale in Bildern zu markieren und zu identifizieren. Das ist nicht einfach, vor allem in der Archäologie, wo die verfügbaren Daten oft begrenzt sind. Daher suchen Forscher nach effektiven Methoden, um die Leistung ihrer Modelle zu verbessern, ohne riesige Datenmengen zu brauchen.

#Transfer Learning erklärt

Transfer Learning bedeutet, ein Modell zu nehmen, das auf einem allgemeinen Datensatz, wie ImageNet, trainiert wurde, und es dann auf einen kleineren, spezifischen Datensatz zu optimieren. Das kann Zeit und Ressourcen sparen, weil es auf dem Wissen aufbaut, das bereits aus dem grösseren Datensatz gelernt wurde. Obwohl Transfer Learning in Bereichen wie Satellitenbildgebung untersucht wurde, braucht es noch mehr Erforschung, um die Effektivität für archäologische Datensätze zu klären.

#Ziel der Forschung

Diese Forschung konzentriert sich darauf, verschiedene Transfer Learning-Methoden zu vergleichen, indem zwei beliebte Deep Learning-Modelle für Semantische Segmentierung auf zwei unterschiedlichen LiDAR-Datensätzen verwendet werden. Das Ziel ist herauszufinden, wie gut diese Modelle bei der Identifizierung archäologischer Strukturen abschneiden, wenn Transfer Learning angewendet wird. Durch diese Studie hoffen die Forscher, einen klareren Einblick zu geben, wie effektiv diese Techniken für zukünftige archäologische Arbeiten sein können.

#Arten von verwendeten Daten

Für diese Forschung wurden zwei LiDAR-Datensätze verwendet, die jeweils unterschiedliche geografische und historische Merkmale repräsentieren. Der erste Datensatz, Chact un, besteht aus Kacheln, die von Menschen gemachte Strukturen wie Wasserreservoirs und Gebäude aus dem zentralen Yucatan in Mexiko enthalten. Der zweite Datensatz, Veluwe, umfasst Hügelgräber, alte Felder und Holzkohleöfen aus den Niederlanden. Beide Datensätze haben Probleme mit Klassenungleichgewicht, was bedeutet, dass einige Strukturen in den Datensätzen häufiger vorkommen als andere.

#Die Bedeutung der semantischen Segmentierung

In der Archäologie ist es wichtig, Objekte klassifizieren und finden zu können. Während traditionelle Objekterkennungsmethoden archäologische Merkmale identifizieren können, fehlen ihnen oft detaillierte Informationen über Form und Grösse dieser Objekte. Semantische Segmentierung geht einen Schritt weiter und liefert detaillierte Einblicke in die genaue Lage und Form von Strukturen in den Bildern. Diese zusätzlichen Details können Archäologen helfen, die Bedeutung eines Standorts besser zu verstehen.

#Verschiedene Modelle vergleichen

Die Studie nutzte zwei bekannte Modelle für semantische Segmentierung: U-Net und DeepLabV3+. Diese Modelle wurden ausgewählt, weil sie innovative Techniken haben, um hochrangigen Kontext und feine Details in Bildern zu kombinieren. Die Forscher trainierten insgesamt fünf Modellkonfigurationen mit verschiedenen Initialisierungsmethoden, um zu sehen, wie Transfer Learning nützlich sein könnte.

#Bewertung der Modellleistung

Um herauszufinden, wie effektiv jede Methode war, verwendeten die Forscher ein Leistungsmass namens mittleres Intersection over Union (mIoU). Diese Methode hilft dabei, verschiedene Modelle durch statistische Analysen zu vergleichen, sodass Ergebnisse nicht durch zufällige Schwankungen verzerrt werden. Hyperparameter wurden ebenfalls angepasst, um die Modellleistung zu optimieren, sodass jedes Modell die besten Ergebnisse erzielen konnte.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Die Forschung ergab gemischte Ergebnisse. Beim Veluwe-Datensatz zeigte die Verwendung einer Transfer Learning-Methode, die eine Vorab-Training auf dem Chact un-Datensatz beinhaltete, eine gewisse Verbesserung, aber andere Transfer Learning-Versuche brachten keine konstanten Leistungssteigerungen. Beim Chact un-Datensatz lagen die besten Ergebnisse vor, als ein Modell verwendet wurde, das auf ImageNet vortrainiert war. Diese Nutzung führte zu einer Verbesserung von 11 % gegenüber Modellen, die ohne Vortraining initialisiert wurden.

Interessanterweise stellte die Studie fest, dass Modelle, die auf einem archäologischen Datensatz vortrainiert wurden, nicht unbedingt besser abschnitten, wenn sie auf einen anderen archäologischen Datensatz angewendet wurden. Die Unterschiede in den Arten von archäologischen Merkmalen, die in jedem Datensatz vorhanden sind, spielten eine Rolle dabei, wie gut die Modelle während des Feintunings abschnitten.

#Analyse der Datensatzunterschiede

Die unterschiedlichen Merkmale der beiden Datensätze beeinflussten die Ergebnisse erheblich. Zum Beispiel weist Veluwe hauptsächlich kleinere Formen auf, wie Hügelgräber, während Chact un aus grösseren, rechteckigeren Formen wie Gebäuden und Plattformen besteht. Diese strukturellen Unterschiede könnten einschränken, wie gut Merkmale, die aus einem Datensatz gelernt wurden, auf einen anderen übertragbar sind.

Ausserdem zeigen die Datensätze Unterschiede in der Höhe, wobei Veluwe hauptsächlich erhöhte Strukturen aufweist, während einige Objekte in Chact un unterhalb des Bodenniveaus liegen. Diese Faktoren trugen zur Gesamtleistung der Modelle bei, die auf den verschiedenen Datensätzen trainiert wurden.

#Fazit

Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass Transfer Learning ein nützlicher Ansatz sein kann, um effektive Deep Learning-Workflows in der Archäologie zu entwickeln. Auch wenn die Ergebnisse gemischt waren, unterstreichen die Befunde die potenziellen Vorteile der Verwendung von vortrainierten Modellen. Die Unterschiede in der Leistung heben hervor, wie wichtig es ist, die einzigartigen Eigenschaften jedes Datensatzes zu verstehen.

Um das Beste aus Transfer Learning zwischen archäologischen Datensätzen herauszuholen, braucht es einen grossen neuen Datensatz, der eine breite Palette von verschiedenen archäologischen Objekten umfasst. Das würde wahrscheinlich die Leistung verbessern und die Fähigkeit von Deep Learning-Modellen erhöhen, verschiedene Strukturen zu identifizieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Transfer Learning zwar vielversprechend ist, aber auch Herausforderungen mit sich bringt, die in zukünftiger Forschung angegangen werden müssen. Stabile Modelle für die Archäologie zu entwickeln, erfordert fortlaufende Bemühungen, um umfassendere Datensätze zu sammeln und die Techniken im Deep Learning weiter zu verfeinern.