本研究では、リサイクル施設における廃棄物の自動分別を支援するために、SpectralWasteと呼ばれる新しいマルチモーダルデータセットを紹介する。このデータセットには、実際の廃棄物選別ラインから収集されたRGB画像とハイパースペクトル画像が含まれている。
データセットには、選別ラインの効率に影響を与える重要なオブジェクトのラベル付けが行われている。これらのオブジェクトには、機械の詰まりを引き起こす可能性のある大型のフィルムやバスケット、回収価値のある長尺物のビデオテープやフィラメント、選別プロセスを阻害する可能性のあるゴミ袋などが含まれる。
さらに、本研究では、これらのオブジェクトの自動分別を行うためのパイプラインを提案する。このパイプラインは、効率的なアーキテクチャの使用と、RGB情報とハイパースペクトル情報の相乗効果の活用に重点を置いている。提案手法の包括的な評価により、マルチモーダルアプローチがこの現実的な産業環境における分別タスクの性能を向上させることが示された。
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