Encord a publié EMG-1, une collection open source réunissant plus de 300 heures de données synchronisées sur les signaux musculaires (EMG) et de vidéos à la première personne. Ce jeu de données est environ 30 fois plus volumineux que tout autre ensemble public comparable. Les tests ont montré que l’ajout des données EMG aux vidéos réduisait de 25 % l’erreur de suivi du bout des doigts et de 35 % les erreurs lors de brèves interruptions visuelles. Les chercheurs peuvent télécharger les données sur encord.com/data-labs.
Pourquoi c'est important
Les équipes de robotique peuvent améliorer le suivi de la position des mains lorsque celles-ci sont masquées, pour rendre les manipulations des robots industriels plus fiables.
