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10个用于垃圾目标检测的YOLO格式数据集

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本资料汇总了适用于垃圾识别与分类任务的10个YOLO格式数据集，涵盖多种垃圾类型及场景，助力深度学习模型训练。 这里有10种已经制作好的垃圾目标检测数据集，格式为YOLO，并且可以使用。

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  • 10个用于垃圾目标检测的YOLO格式数据集
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    本资料汇总了适用于垃圾识别与分类任务的10个YOLO格式数据集，涵盖多种垃圾类型及场景，助力深度学习模型训练。 这里有10种已经制作好的垃圾目标检测数据集，格式为YOLO，并且可以使用。
     
  • 【目标检测数据集】垃圾分类YOLO+VOC格式8341张.zip
    优质
    本数据集包含8341张图片，采用YOLO和VOC格式标注，适用于训练和测试垃圾分类的目标检测模型。 数据集介绍：该数据集包含各种垃圾图片分类检测的标注信息，主要针对五种不同材质类型的垃圾分类，包括纸盒类、玻璃类、金属类、纸质类以及塑料类。 数据集格式：采用VOC与YOLO两种标准格式存储。 压缩包内容： - JPEGImages文件夹中包含了8341张jpg图片。 - Annotations文件夹内有对应的xml标注文件共8341份。 - labels文件夹则存放了用于目标检测的txt文件共计8341个。 标签种类：数据集中共有5种不同的材质类型，分别为Cardboard（纸盒）、Glass（玻璃）、Metal（金属）、Paper（纸质）和Plastic（塑料），每类对应的标注框数量如下： - Cardboard 框数 = 1785 - Glass 框数 = 1601 - Metal 框数 = 1770 - Paper 框数 = 1748 - Plastic 框数 = 1911 总计标注框数量为8815个。 图片质量：所有图像均具有较高的清晰度，且未经过增强处理。
     
  • 《数据集》水面垃圾检测数据集《目标检测》
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    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。
     
  • 可用于Yolo训练的VOC格式垃圾数据集
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    本数据集提供用于YOLO模型训练的VOC格式标注的垃圾分类图像，包含多种生活垃圾类别，适用于物体检测任务优化。 该数据集包含44个类别： - 一次性快餐盒 - 书籍纸张 - 充电宝 - 剩饭剩菜 - 包 - 垃圾桶 - 塑料器皿 - 塑料玩具 - 塑料衣架 - 大骨头 - 干电池 - 快递纸袋 - 插头电线 - 旧衣服 - 易拉罐 - 枕头 - 果皮果肉 - 毛绒玩具 - 污损塑料 - 污损用纸 - 洗护用品 - 烟蒂 - 牙签 - 玻璃器皿 - 砧板 - 筷子 - 纸盒纸箱 - 花盆 - 茶叶渣 - 菜帮菜叶 - 蛋壳 - 调料瓶 - 软膏 - 过期药物 - 酒瓶 - 金属厨具 - 金属器皿 - 金属食品罐 - 锅 - 陶瓷器皿 - 鞋 - 食用油桶 - 饮料瓶 - 鱼骨 数据集包含19640张图片和对应的19640个标注文件（xml格式），可以直接用于YOLO训练。
     
  • 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。
     
  • 已标记的垃圾分类数据集，适用于目标检测
    优质
    本数据集包含大量已分类的生活垃圾图像，旨在为机器学习模型提供训练资源，特别适合用于开发和测试垃圾分类的目标检测算法。 垃圾分类数据集包含1万多个样本，适用于Yolov5目标检测模型，并以VOC格式和txt格式提供。
     
  • 基于YOLO格式的苹果数据集目标检测
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    本研究构建了一个基于YOLO格式的高质量苹果图像数据集，并采用多种深度学习模型进行目标检测，旨在提高水果识别精度与效率。 Yolo格式的苹果数据集目标检测涉及使用YOLO（You Only Look Once）算法对包含苹果图像的数据集进行训练和测试，以便准确地识别和定位图片中的苹果。这种数据集通常会包括每个苹果的位置信息及其类别标签，以供模型学习并应用于实际的目标检测任务中。