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机器狗的垃圾分割和属性分析
利用四足机器人狗作为自主代理解决室内外不同环境中的垃圾管理和回收挑战，通过废物分割和属性分析方法，准确确定垃圾的状态，提高夹取能力，并通过包含 GSA2D 数据集的广泛实验，全面分析 GSA2Seg 的有效性。
PDF2 months ago
PCB-Vision：一个印刷电路板的多场景 RGB - 高光谱基准数据集
本研究探讨回收电子废物（电子废品）的关键问题，致力于开发先进的自动化数据处理流程作为决策和过程控制的基础。使用 RGB 和高光谱成像数据的非侵入性分析方法，提供定量和定性的洞察电子废物组成，以优化回收效率，并通过提供多个场景的基准数据集和多
PDF6 months ago
利用卷积神经网络分类智能手机部件进行回收
通过使用图像分类神经网络作为处理智能手机废料的一种更高效、成本更低、更广泛适用的替代工具，我们调查了在循环经济中废弃电子设备的回收利用，以实现环境和经济的显著收益。我们使用了 1,127 个经过热解的智能手机组件图像构建数据集，并使用 VG
PDF6 months ago
ICML可扩展的深度学习用于 RNA 次级结构预测
基于轴向注意力和潜变量空间循环利用的 RNAformer 模型在 RNA 二级结构预测领域取得了突破性进展，超越了使用外部信息的方法，在 TS0 基准数据集上实现了最先进的性能，并实验证明 RNAformer 能够学习到 RNA 折叠过程的
PDFa year ago
ZeroWaste 数据集：面向杂乱场景中的可变形物体分割
该研究利用零浪费（ZeroWaste）数据集的计算机视觉技术，旨在提高回收处理过程中的分选效率，从而减少污染。
PDF3 years ago
ICMLContamiNet: 检测城市固体废物中的污染
利用 Convolutional Neural Network（卷积神经网络）开发了 ContamiNet，用于识别回收物和堆肥桶中的污染材料，其通过子集标签的训练（达到最小频率阈值）可以几乎与人类专家一样准确地检测出污染物，Recolog
PDF5 years ago
深度神经网络用于声纳图像中的海洋垃圾检测
本文对使用深度神经网络（DNN）进行海洋垃圾检测的问题及相关问题（如图像分类、匹配和检测建议）进行了全面评估，研究结果表明，对于评估任务，DNN 是一种优越的技术，尤其是在匹配和检测建议任务方面具有很大的优势，这对于实践者是有价值的信息。
PDF5 years ago