論文の概要: EWasteNet: A Two-Stream Data Efficient Image Transformer Approach for
E-Waste Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12823v1
- Date: Thu, 28 Sep 2023 13:12:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:33:17.763815
- Title: EWasteNet: A Two-Stream Data Efficient Image Transformer Approach for
E-Waste Classification
- Title（参考訳）: EWasteNet:E-Waste分類のための2ストリームデータ効率の良い画像変換器アプローチ
- Authors: Niful Islam, Md. Mehedi Hasan Jony, Emam Hasan, Sunny Sutradhar,
Atikur Rahman, Md. Motaharul Islam
- Abstract要約: e-wasteの適切な処理は、地球環境と健康のリスクを引き起こす。
電子デバイスの8種類の画像からなる包括的データセットを提示した。
また,EWasteNetは,高精度なE-waste画像分類のための新しい2ストリームアプローチである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Improper disposal of e-waste poses global environmental and health risks,
raising serious concerns. The accurate classification of e-waste images is
critical for efficient management and recycling. In this paper, we have
presented a comprehensive dataset comprised of eight different classes of
images of electronic devices named the E-Waste Vision Dataset. We have also
presented EWasteNet, a novel two-stream approach for precise e-waste image
classification based on a data-efficient image transformer (DeiT). The first
stream of EWasteNet passes through a sobel operator that detects the edges
while the second stream is directed through an Atrous Spatial Pyramid Pooling
and attention block where multi-scale contextual information is captured. We
train both of the streams simultaneously and their features are merged at the
decision level. The DeiT is used as the backbone of both streams. Extensive
analysis of the e-waste dataset indicates the usefulness of our method,
providing 96% accuracy in e-waste classification. The proposed approach
demonstrates significant usefulness in addressing the global concern of e-waste
management. It facilitates efficient waste management and recycling by
accurately classifying e-waste images, reducing health and safety hazards
associated with improper disposal.
- Abstract（参考訳）: e-wasteの不適切な廃棄は、地球環境と健康のリスクをもたらし、深刻な懸念を引き起こす。
e-waste画像の正確な分類は効率的な管理とリサイクルに不可欠である。
本稿では,E-Waste Vision Datasetという電子デバイスの8種類の画像からなる包括的データセットを提案する。
また,データ効率のよい画像変換器(DeiT)に基づく,高精度なE-Waste画像分類手法であるEWasteNetも提案した。
EWasteNetの第1ストリームは、エッジを検出するソベル演算子を通過し、第2ストリームは、マルチスケールのコンテキスト情報をキャプチャするAtrous Space Pyramid Pooling and attention blockを経由する。
両方のストリームを同時にトレーニングし、その特徴を意思決定レベルでマージします。
DeiTは両方のストリームのバックボーンとして使用される。
e-waste データセットの大規模解析により,e-waste 分類において96% の精度が得られた。
提案手法は,e-waste管理のグローバルな懸念に対処する上で有意義な有用性を示す。
e-waste画像を正確に分類し、不適切な処理に伴う健康・安全上の危険を低減し、効率的な廃棄物管理及びリサイクルを促進する。
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