論文の概要: Electrolyzers-HSI: Close-Range Multi-Scene Hyperspectral Imaging Benchmark Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20507v1
- Date: Mon, 26 May 2025 20:16:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.283906
- Title: Electrolyzers-HSI: Close-Range Multi-Scene Hyperspectral Imaging Benchmark Dataset
- Title（参考訳）: Electrolyzers-HSI: Close-Range Multi-Scene Hyperspectral Imaging Benchmark Dataset
- Authors: Elias Arbash, Ahmed Jamal Afifi, Ymane Belahsen, Margret Fuchs, Pedram Ghamisi, Paul Scheunders, Richard Gloaguen,
- Abstract要約: textbfElectrolyzers-HSIは、重要な原料の回収を促進するために設計された、新しいマルチモーダルベンチマークデータセットである。
このデータセットは、共登録された55個の高解像度RGB画像と、400-2500nmのスペクトル範囲にまたがるハイパースペクトルイメージング(HSI)データキューブからなる。
これにより、切断された電解質試料の非侵襲的なスペクトル分析が可能となり、定量的および定性的な物質分類とスペクトル特性の調査をサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.578006502996516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The global challenge of sustainable recycling demands automated, fast, and accurate, state-of-the-art (SOTA) material detection systems that act as a bedrock for a circular economy. Democratizing access to these cutting-edge solutions that enable real-time waste analysis is essential for scaling up recycling efforts and fostering the Green Deal. In response, we introduce \textbf{Electrolyzers-HSI}, a novel multimodal benchmark dataset designed to accelerate the recovery of critical raw materials through accurate electrolyzer materials classification. The dataset comprises 55 co-registered high-resolution RGB images and hyperspectral imaging (HSI) data cubes spanning the 400--2500 nm spectral range, yielding over 4.2 million pixel vectors and 424,169 labeled ones. This enables non-invasive spectral analysis of shredded electrolyzer samples, supporting quantitative and qualitative material classification and spectral properties investigation. We evaluate a suite of baseline machine learning (ML) methods alongside SOTA transformer-based deep learning (DL) architectures, including Vision Transformer, SpectralFormer, and the Multimodal Fusion Transformer, to investigate architectural bottlenecks for further efficiency optimisation when deploying transformers in material identification. We implement zero-shot detection techniques and majority voting across pixel-level predictions to establish object-level classification robustness. In adherence to the FAIR data principles, the electrolyzers-HSI dataset and accompanying codebase are openly available at https://github.com/hifexplo/Electrolyzers-HSI and https://rodare.hzdr.de/record/3668, supporting reproducible research and facilitating the broader adoption of smart and sustainable e-waste recycling solutions.
- Abstract（参考訳）: 持続可能なリサイクルという世界的な課題は、循環経済の基盤として機能する自動化され、高速で、正確で、最先端の物質検知システム(SOTA)を必要とする。
リアルタイム廃棄物分析を可能にする最先端のソリューションへのアクセスを民主化することは、リサイクル活動のスケールアップとグリーンディールの育成に不可欠である。
そこで我々は, 精密な電解質材料分類により, 臨界原料の回収を高速化する新しいマルチモーダル・ベンチマーク・データセットである, textbf{Electrolyzers-HSI}を紹介した。
このデータセットは、共同登録された55の高解像度RGB画像と400-2500nmのスペクトル範囲にまたがるハイパースペクトルイメージング(HSI)データキューブで構成され、420万画素のベクターと424,169個のラベル付きキューブを生成する。
これにより、切断された電解質試料の非侵襲的なスペクトル分析が可能となり、定量的および定性的な物質分類とスペクトル特性の調査をサポートする。
我々は,SOTA変換器をベースとした深層学習(DL)アーキテクチャと併用したベースライン機械学習(ML)手法を,ビジョン変換器,スペクトル変換器,マルチモーダルフュージョン変換器などとともに評価し,材料識別にトランスフォーマーを配置する際のアーキテクチャ上のボトルネックについて検討する。
我々は,ゼロショット検出技術を実装し,画素レベルの予測に対して多数決を行い,オブジェクトレベルの分類ロバスト性を確立する。
FAIRデータ原則に従って、電解器-HSIデータセットと付随コードベースは、https://github.com/hifexplo/Electrolyzers-HSIとhttps://rodare.hzdr.de/record/3668で公開されており、再現可能な研究をサポートし、スマートで持続可能なe-wasteリサイクルソリューションの採用を促進する。
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