Le jeu de données d'images haute résolution Medical Waste est conçu pour l'identification intelligente et la détection ciblée des déchets médicaux. Il vise à aider les modèles de vision par ordinateur à réaliser la détection et la classification automatiques des déchets médicaux dans des environnements médicaux complexes et est largement utilisé dans des domaines de recherche tels que la santé connectée, la santé publique, le tri automatisé des déchets et la vision robotique. Ce jeu de données contient des milliers d'images haute résolution de déchets médicaux et leurs annotations de détection d'objets correspondantes, couvrant 13 catégories. Il utilise un format d'annotation standard pour la détection d'objets et propose deux fichiers d'annotation de boîtes englobantes : COCO (.json) et Pascal VOC (.xml). Il est directement compatible avec les principaux frameworks de vision par ordinateur tels que PyTorch, TensorFlow et YOLO. Ce jeu de données a été collecté et organisé manuellement à partir de recherches sur différents scénarios de déchets médicaux cliniques et de laboratoire, et construit à l'aide d'annotations manuelles de boîtes englobantes. Il vise à couvrir des scénarios de détection complexes, tels que les matériaux transparents (verre et plastique), les cibles superposées et les cibles de tailles très différentes, afin de simuler les difficultés visuelles rencontrées dans un environnement de traitement des déchets médicaux réel.

Catégories de données

• Gaze (gaze médicale)
• Lunettes médicales
• Bonnets chirurgicaux
• Tubes à essai
• sacs à urine
• Couvre-chaussures (à l'unité ou par paire)
• Gants en latex (disponibles à l'unité et par paire)
• Gants en nitrile (disponibles à l'unité et par paire)
• Gants chirurgicaux (disponibles à l'unité et par paire)