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Yolov7垃圾检测模型与标注数据集

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简介：
本项目专注于开发并优化YOLOv7算法在垃圾检测领域的应用，并构建相应的高质量标注数据集，以提升垃圾分类效率和准确性。 YOLOv7垃圾检测模型已经训练完成，并包含PR曲线、loss曲线以及90%以上的mAP值。该模型使用了一个专门的垃圾数据集进行训练，可以识别多种类型的垃圾，包括瓶子、罐子、烟头、餐盒、易拉罐和垃圾袋等。此外，还提供了相应的标签文件格式（txt和xml），分别保存在两个不同的文件夹中。 采用PyTorch框架开发，并使用Python编写代码。该模型可以在与YOLOv5共用的环境中运行，配置好环境后可以直接加载训练好的模型进行测试并获取结果。

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  • Yolov7垃圾检测模型与标注数据集
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    本项目专注于开发并优化YOLOv7算法在垃圾检测领域的应用，并构建相应的高质量标注数据集，以提升垃圾分类效率和准确性。 YOLOv7垃圾检测模型已经训练完成，并包含PR曲线、loss曲线以及90%以上的mAP值。该模型使用了一个专门的垃圾数据集进行训练，可以识别多种类型的垃圾，包括瓶子、罐子、烟头、餐盒、易拉罐和垃圾袋等。此外，还提供了相应的标签文件格式（txt和xml），分别保存在两个不同的文件夹中。 采用PyTorch框架开发，并使用Python编写代码。该模型可以在与YOLOv5共用的环境中运行，配置好环境后可以直接加载训练好的模型进行测试并获取结果。
     
  • YOLOv7水下垃圾检测及预训练模型与数据集
    优质
    本项目基于YOLOv7框架开发，专注于水下环境中的垃圾检测。提供预训练模型和专用数据集，旨在促进水下环保领域的研究与应用。 YOLOv7水下垃圾检测项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg软件标注的真实场景高质量图片，图片为jpg格式，并且标签以VOC和yolo两种格式保存在不同的文件夹中。这些图像涵盖了多种类型的海洋垃圾，包括金属、木头、塑料、橡胶和布料等多个类别目标。数据集中包含了丰富的不同场景的样本。
     
  • 基于YOLOv5的水下垃圾检测及预训练模型与标注数据集
    优质
    本研究基于YOLOv5框架开发了专门用于识别和定位水下垃圾的系统，并构建了一个包含大量标注图像的数据集，同时提供了预训练模型以促进进一步的研究。 YOLOv5用于水下垃圾检测的项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关结果数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg标注软件标记的真实场景高质量图片，图片格式为jpg。标签以两种不同格式保存：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，并分别存放于两个不同的文件夹中。 该数据集中包括多种类型的海洋垃圾图像，如金属、木头、塑料、橡胶和布料等类别目标的检测样本。这些数据集覆盖了丰富的场景变化，能够为水下环境中的垃圾分类提供全面的数据支持。
     
  • 《数据集》水面垃圾检测数据集《目标检测》
    优质
    本数据集专注于水面垃圾检测，包含大量标注图片，适用于训练和评估目标检测模型在水域环境中的性能。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含4308张图片和对应的txt标签。此外还提供了一个yaml文件用于指定类别信息以及xml格式的标签文件。数据集已根据用途划分成训练集、验证集和测试集，可以直接使用进行YOLO系列算法的训练。
     
  • 《数据集》路面垃圾检测数据集《目标检测》
    优质
    本数据集专为路面垃圾检测设计，《目标检测》项目核心资源，包含大量标注图像，助力算法模型精准识别与分类各类路面垃圾。 YOLO与VOC格式的路面垃圾识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN、SSD在内的多种模型训练。该数据集包含17个类别：塑料瓶、口罩、纸袋、塑料杯、纸质杯子、硬纸板、果皮、罐子、塑料包装膜、硬纸壳箱、泡沫聚苯乙烯容器（Styrofoam）、利乐包（Tetra Pack）、彩色玻璃瓶、塑料袋、抹布以及落叶堆。数据集包含7537张图片，其中图片和txt标签已按比例划分成训练集、验证集和测试集，并附有指定类别信息的yaml文件及xml格式标签。这些资源可以直接用于YOLO算法的训练过程。
     
  • 垃圾检测数据集（非垃圾分类）
    优质
    本数据集包含了各类环境中的垃圾图像样本，旨在提供一个全面的数据资源库以支持垃圾检测算法的研究与开发。 该垃圾检测数据集包含多种目标物如垃圾袋、垃圾桶、瓶子、金属、纸张、果皮、纸团、食品包装袋、纸盒、烟头、瓶盖以及杯子等的图像样本。此数据集分为两个部分：JPEGImages和Annotations文件夹。JPEGImages中包含超过1000张路边垃圾的照片，共有2800多个标注框；每个图片都通过labelimg进行了人工标注，并且对应的xml文件存放在了Annotations文件夹内。 该数据集的图像清晰、场景广泛且精心挑选，适用于各种环境下的垃圾检测任务。它可作为模板数据集使用，在特定应用场景中只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。这大大减少了收集和标记图片所需的时间，可以直接用于工程化应用。
     
  • 焊缝质量检测的YOLOv7模型+权重+标注数据集
    优质
    本项目提供了一种基于YOLOv7算法的焊缝质量检测解决方案，包括预训练模型、权重文件及详细的标注数据集，旨在提高工业焊接过程中的缺陷识别精度和效率。 YOLOv7用于焊缝质量检测的模型已经训练完成，并包含PR曲线、loss曲线等相关数据。该模型使用lableimg软件标注的数据集进行测试，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在不同的文件夹中。数据集及检测结果可参考相关文献或文章中的说明。
     
  • 物体和垃圾目标检测数据集
    优质
    该数据集包含大量标注的物体与垃圾图像样本，旨在推动智能垃圾分类及环境监测相关技术的发展。 五类物品：电池、纸团、一次性杯子、塑料瓶和积木，每种类别大约有350张左右。
     
  • 海底垃圾检测数据集
    优质
    该海底垃圾检测数据集旨在提高海洋环境保护意识，包含大量标注的水下图像与视频，用于训练机器学习模型识别及分类各类海底废弃物。 VOC水下垃圾检测数据集包含几千张使用lableimg软件标注的真实场景高质量图片，格式为jpg。标签分为两种：一种是VOC格式的标签文件，另一种是yolo格式的标签文件，分别保存在两个不同的文件夹中。该数据集中包含了多种类型的海洋垃圾图像，如金属、木头、塑料、橡胶和布料等类别目标。数据集场景丰富多样，适用于水下垃圾检测任务的研究与开发。