Medical Waste ist ein hochauflösender Bilddatensatz, der für die intelligente Identifizierung und gezielte Erkennung von medizinischen Abfällen entwickelt wurde. Er soll Computer-Vision-Modellen helfen, medizinische Abfälle in komplexen medizinischen Umgebungen automatisch zu erkennen und zu klassifizieren, und findet breite Anwendung in Forschungsbereichen wie intelligenter Gesundheitsversorgung, öffentlicher Gesundheit, automatisierter Abfallsortierung und Robotervision. Dieser Datensatz enthält Tausende hochauflösende Bilder von medizinischen Abfällen und die zugehörigen Objekterkennungsannotationen in 13 Kategorien. Er verwendet ein standardisiertes Annotationsformat für die Objekterkennung und stellt zwei Dateien mit Begrenzungsrahmen bereit: COCO (.json) und Pascal VOC (.xml). Er lässt sich direkt in gängige Computer-Vision-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und YOLO integrieren. Der Datensatz wurde manuell durch die Untersuchung verschiedener klinischer und labortechnischer Szenarien medizinischer Abfälle erstellt und strukturiert. Er konzentriert sich auf die Erfassung komplexer Erkennungsszenarien wie transparente Materialien (Glas und Kunststoff), überlappende Objekte und Objekte mit großen Größenunterschieden, um die visuellen Herausforderungen in der realen Behandlungsumgebung medizinischer Abfälle zu simulieren.

Datenkategorien

• Gaze (medizinische Gaze)
• Medizinische Brille
• OP-Hauben
• Reagenzgläser
• Urinbeutel
• Überschuhe (einzeln oder paarweise)
• Latexhandschuhe (erhältlich als Einzel- und Paarversion)
• Nitrilhandschuhe (erhältlich als Einzel- und Paarversionen)
• Chirurgische Handschuhe (erhältlich als Einzel- und Paarversionen)