Подготовка обучающих масок утрат монументальной живописи на основе экспертной разметки цифровых изображений

Abstract

Рассмотрен технологический подход по подготовке обучающих масок утрат монументальной живописи на основе экспертной разметки цифровых изображений. В отличие от работ, где основной акцент делается на анализе уже сегментированных дефектов, в настоящем сообщении центральной задачей является формирование воспроизводимого набора пар «изображение – маска» для дальнейшего обучения нейросетевых моделей. Предлагаемый подход включает загрузку исходного изображения в Label Studio, многоклассовую экспертную разметку утрат, экспорт растровых масок по классам, их бинаризацию, контроль ошибок и организацию файловой структуры датасета. На примере размеченного изображения фрески показано получение бинарных масок по классам: «трещины», «пятна» и «лакуны». Полученные результаты подтверждают, что даже единичная экспертная разметка может быть преобразована в корректный и пригодный для обучения набор масок при соблюдении фиксированного протокола постобработки и контроля качества.