1. Sie sind hier:
  2. WoodVIT_V1
...

    Datenpaket: WoodVIT_V1

    Alternativer Identifier:
    -
    Verwandter Identifier:
    (Is Derived From) 10.35097/yhanb6twk8t9pqku - DOI
    Ersteller/in:
    Bihler, Manuel https://orcid.org/0000-0001-7074-0555 [Institute of Industrial Information Technology]
    Beitragende:
    (Project Member)
    Roming, Lukas https://orcid.org/0009-0006-1330-3117 [Fraunhofer IOSB]

    (Project Member)
    Aderhold, Jochen https://orcid.org/0000-0002-8739-7201 [Fraunhofer WKI]

    (Project Member)
    Čibiraitė-Lukenskienė, Dovilė https://orcid.org/0000-0002-1949-6312 [Fraunhofer ITWM]

    (Project Member)
    Schlüter, Friedrich [Fraunhofer WKI]
    Titel:
    WoodVIT_V1
    Weitere Titel:
    (Translated Title) ASKIVIT: Altholzgewinnung aus Sperrmüll durch künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung im VIS-, IR- und Terahertz-Bereich
    (Subtitle) WoodVIT: Extraction of Wood from Bulk Waste through Artificial Intelligence and Image Processing in the VIS, IR, and Terahertz Ranges
    Beschreibung:
    (Abstract) This deep learning dataset is designed for image classification and segmentation of bulky waste. It contains 22,659 patches with dimensions of 50 × 50 × 717 px. The dataset provides both patch-wise and pixel-wise annotations, with labels categorized into two main classes and 16 subclasses. The data ...
    Mehr anzeigen
    Schlagworte:
    Multi-sensor, multispectral, multimodal, hyperspectral, image data, image classification, annotation, patch-wise, pixel-wise, ground truth, bulky waste, artificial intelligence, image processing, VIS, NIR, IR, THz, segmentation, thermographic, hyperspectral imaging, dataset, deep learning, bulky waste, wood extraction, material recovery
    Zugehörige Informationen:
    -
    Sprache:
    Englisch
    Herausgeber/in:
    Bihler, Manuel https://orcid.org/0000-0001-7074-0555
    Erstellungsjahr:
    Fachgebiet:
    Engineering
    Objekttyp:
    Dataset
    Datenquelle:
    -
    Verwendete Software:
    -
    Datenverarbeitung:
    Image registration, grid based oversampling using 3 different grid sizes, intensity normalization
    Erscheinungsjahr:
    Rechteinhaber/in:
    Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
    Förderung:
    Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe - (Altholzgewinnung aus Sperrmüll durch künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung im VIS-, IR- und Terahertz-Bereich)(2220HV048A)
    Name Speichervolumen Metadaten Upload Aktion
    Status:
    Publiziert
    Eingestellt von:
    56b55cd2b6806063cceefa9921108390
    Erstellt am:
    Archivierungsdatum:
    2026-02-23
    Archivgröße:
    325,0 GB
    Archiversteller:
    admin
    Archiv-Prüfsumme:
    97d92a1f0a759ba6d222dc3f01865208 (MD5)
    Embargo-Zeitraum:
    -