論文の概要: Visual Material Characteristics Learning for Circular Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04763v1
- Date: Sat, 9 Sep 2023 11:31:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 16:27:43.834629
- Title: Visual Material Characteristics Learning for Circular Healthcare
- Title（参考訳）: 循環医療における視覚材料特性学習
- Authors: Federico Zocco and Shahin Rahimifard
- Abstract要約: 我々は,3つの主要な循環型経済課題を対象とした視覚システムを開発することで,循環型医療への一歩を踏み出した。
システムの性能は、表現学習ビジョンが回復連鎖を改善することを実証している。
また,イメージセグメンテーションのための完全注釈付きデータセットと,吸入器とグルコースメータの分解操作におけるキーポイント追跡用データセットも発表した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4957306171002251
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The linear take-make-dispose paradigm at the foundations of our traditional
economy is proving to be unsustainable due to waste pollution and material
supply uncertainties. Hence, increasing the circularity of material flows is
necessary. In this paper, we make a step towards circular healthcare by
developing several vision systems targeting three main circular economy tasks:
resources mapping and quantification, waste sorting, and disassembly. The
performance of our systems demonstrates that representation-learning vision can
improve the recovery chain, where autonomous systems are key enablers due to
the contamination risks. We also published two fully-annotated datasets for
image segmentation and for key-point tracking in disassembly operations of
inhalers and glucose meters. The datasets and source code are publicly
available.
- Abstract（参考訳）: 従来の経済基盤におけるリニア・テイク・メイク・ディスポージ・パラダイムは、廃棄物汚染や物質供給の不確実性のために持続不可能であることが証明されている。
そのため、物質流の循環性を高める必要がある。
本稿では, 資源マッピング, 定量化, 廃棄物ソート, 解体という3つの主要な循環経済課題を対象とする視覚システムを開発することにより, 循環医療への一歩を踏み出した。
システムの性能は,汚染リスクによる自律システムが鍵となるリカバリチェーンを,表現学習のビジョンが改善することを示す。
また,画像分割のための完全注釈付きデータセットと,吸入器とグルコース計の分解操作におけるキーポイント追跡データセットを2つ公開した。
データセットとソースコードは公開されている。
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