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Descrição Detalhada da Publicação
Evaluating R-CNN and YOLO V8 for Megalithic Monument Detection in Satellite Images
Título Livro
Computational Science – ICCS 2024
Ano (publicação definitiva)
2024
Língua
Inglês
País
--
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Abstract/Resumo
Over recent years, archaeologists have started to use object detection
methods in satellite images to search for potential archaeological sites. Within
image object recognition, due to its ability to recognize objects with great accu-
racy, convolutional neural networks (CNN) are becoming increasingly popular.
This study compares the performance of existing deep-learning algorithms for the
detection of small megalithic monuments in satellite imagery, namely RCNN
(Region-based Convolutional Neural Networks) and YOLO (You Only Look
Once). Using a satellite image dataset and after adequate preprocessing, results
showed that this is a feasible approach for archaeological image prospection,
with RCNN achieving a remarkable precision of 93% in detecting these small
monuments.
Agradecimentos/Acknowledgements
This work was partially supported by the Fundação para a Ciência e a Tec-
nologia, I.P. (FCT) through the ISTAR-Iscte project UIDB/04466/2020 and UIDP/04466/2020,
through the scholarship UI/BD/151495/2021.
Palavras-chave
object detection,satellite images,CNN,megalithic monuments,archaeology
Classificação Fields of Science and Technology
- Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
- Outras Engenharias e Tecnologias - Engenharia e Tecnologia
- Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática - Engenharia e Tecnologia
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