用于重叠塑料碎片分割的高光谱成像
计算机视觉与模式识别
2022-03-24 v1
摘要
鉴于高光谱成像在获取不同材料聚合物特性方面的独特潜力，它常用于分选过程。在实际塑料分选场景中，多个塑料碎片可能重叠，根据其特性，重叠可反映在其光谱特征中。在这项工作中，我们使用高光谱成像对三类塑料碎片及其可能的重叠组合进行分割。我们提出了一种直观且简单的多标签编码方法，即位域编码（bitfield encoding），以处理重叠区域。通过实验，我们表明位域编码优于基线单标签方法，并进一步展示了即使在仅使用非重叠类训练模型时，其在预测重叠类的多标签方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2203.12350,
title = {Hyper-Spectral Imaging for Overlapping Plastic Flakes Segmentation},
author = {Guillem Martinez and Maya Aghaei and Martin Dijkstra and Bhalaji Nagarajan and Femke Jaarsma and Jaap van de Loosdrecht and Petia Radeva and Klaas Dijkstra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.12350},
year = {2022}
}
备注
Submitted to ICIP2022