Fugu-MT 論文翻訳(概要): WPS-Dataset: A benchmark for wood plate segmentation in bark removal processing

論文の概要: WPS-Dataset: A benchmark for wood plate segmentation in bark removal processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11051v2
Date: Fri, 26 Apr 2024 00:21:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-29 17:08:44.665055
Title: WPS-Dataset: A benchmark for wood plate segmentation in bark removal processing
Title（参考訳）: WPSデータセット:樹皮除去処理における木材板のセグメンテーションのベンチマーク
Authors: Rijun Wang, Guanghao Zhang, Fulong Liang, Bo Wang, Xiangwei Mou, Yesheng Chen, Peng Sun, Canjin Wang,
Abstract要約: 本研究では,WPSデータセットと呼ばれる樹皮除去処理における木材板のセグメンテーションのベンチマークを提案する。我々は、画像取得装置を設計し、それを樹皮除去装置に組み込んで、実際の産業環境で画像をキャプチャした。モデルはトレーニング中にWPSデータセットの特徴を効果的に学習し理解し、木材板分割作業において高い性能と精度をもたらす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.266195144658595
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Using deep learning methods is a promising approach to improving bark removal efficiency and enhancing the quality of wood products. However, the lack of publicly available datasets for wood plate segmentation in bark removal processing poses challenges for researchers in this field. To address this issue, a benchmark for wood plate segmentation in bark removal processing named WPS-dataset is proposed in this study, which consists of 4863 images. We designed an image acquisition device and assembled it on a bark removal equipment to capture images in real industrial settings. We evaluated the WPS-dataset using six typical segmentation models. The models effectively learn and understand the WPS-dataset characteristics during training, resulting in high performance and accuracy in wood plate segmentation tasks. We believe that our dataset can lay a solid foundation for future research in bark removal processing and contribute to advancements in this field.
Abstract（参考訳）: 深層学習は樹皮除去効率の向上と木材製品の品質向上に有望なアプローチである。しかし、樹皮除去処理における木板セグメンテーションのための公開データセットの欠如は、この分野の研究者にとって課題となっている。この問題に対処するために,4863枚の画像からなるWPSデータセットという樹皮除去処理における木材板のセグメンテーションのベンチマークを提案する。我々は、画像取得装置を設計し、それを樹皮除去装置に組み込んで、実際の産業環境で画像をキャプチャした。 WPSデータセットを6つの典型的なセグメンテーションモデルを用いて評価した。モデルはトレーニング中にWPSデータセットの特徴を効果的に学習し理解し、木材板分割作業において高い性能と精度をもたらす。我々のデータセットは、樹皮除去処理における将来の研究の確かな基盤を築き、この分野の進歩に貢献できると信じている。

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