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该数据集为生活垃圾分类的图像训练集，文件名为“生活垃圾分类训练图像数据集（一）.zip”。

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简介：
该数据集，构建于神经网络技术之上，专注于生活垃圾分类的图像识别。它涵盖了四种主要类别：可回收物、有害垃圾、厨余垃圾以及其他垃圾，共计包含40个细分的小类。具体而言，其他垃圾类别下有6种不同的垃圾类型，厨余垃圾类别包含8种，有害垃圾类别则有3种，而可回收物类别则囊括了23种不同的种类。每一种小类都包含了大约400张图像样本，总计积累了超过1.7万张图像数据。这构成数据集的初始组成部分。

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  • 生活垃圾分类训练图像数据集（一）.zip
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    该资料为生活垃圾分类训练图像数据集（一），包含多种生活垃圾的分类图片，旨在用于人工智能模型学习与识别不同垃圾类别。 基于神经网络的生活垃圾分类图像数据集包括四大类共40个小类：可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾。其中，“其他垃圾”包含6种类型，“厨余垃圾”有8种类型，有害垃圾含3种类别，而“可回收物”则涵盖23个类别。每个小类约有400张图片，整个数据集共有超过17,000张图像。
     
  • 生活垃圾分类训练图像数据集（二）
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    该数据集为“生活垃圾分类训练图像数据集（二）”，包含大量日常生活垃圾的高质量分类图片，旨在提升人工智能识别各类生活垃圾的能力，促进资源回收与环境保护。 基于神经网络的生活垃圾分类图像数据集总共包含了可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四大类40个小类。其中其他垃圾有6种、厨余垃圾8种、有害垃圾3种，以及可回收物23种。每一种分类包含大约400张图片，整个数据集中共有1.7万余张图像。
     
  • 生活垃圾分类训练图像数据集（二）.zip
    优质
    本资料包为生活垃圾分类训练图像数据集（二），包含多种生活垃圾的分类图片，旨在辅助开发高效的垃圾智能分类系统。 基于神经网络的生活垃圾分类图像数据集总共包含了可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四大类40个小类。其中其他垃圾包含6种分类，厨余垃圾包括8种类型，有害垃圾有3种类别，而可回收物则涵盖了23个不同类别。每一种小类大约包含400张图片，整个数据集共包含了1.7万余张图像。
     
  • 垃圾分类图像数据集.zip
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    该数据集包含大量关于垃圾分类的图片资料，涵盖多种垃圾类别，为研究和开发智能垃圾分类系统提供了宝贵的数据支持。 本数据集的训练和测试图片均来自生活场景。共有四十个类别，类别与标签之间的对应关系在训练集中的dict文件里可以找到。图片中垃圾的具体分类格式为“一级类别/二级类别”，其中二级类别代表具体的垃圾物体类型，也就是训练数据中标注的类别，例如一次性快餐盒、果皮果肉、旧衣服等。一级类别的四种分别为：可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾。 该数据集包含两部分文件——训练集（已标注）和测试集（未标注）。所有训练图片被保存在train目录下的0到39共40个子文件夹中，每个子文件夹的名字即为类别标签。而测试集中共有400张待分类的垃圾图片位于test文件夹下，其中testpath.txt文档记录了这些测试集图像的所有名称，并采用name+\n格式进行存储。
     
  • 垃圾分类数据集及Pytorch训练代码
    优质
    本项目提供了一个详细的垃圾分类的数据集以及使用Python深度学习框架PyTorch进行模型训练的完整代码，旨在促进AI技术在环保领域的应用研究。 垃圾分类识别的训练和测试系统实现了智能化垃圾分类功能。目前使用基于ResNet18模型进行分类，在垃圾数据集dataset2上，训练集准确率约为94%，测试集准确率为约92%。
     
  • 生活垃圾分类模型与数据集分析
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    本研究聚焦于构建及优化生活垃圾分类的数据模型，并通过详实数据分析推动更高效的分类策略，助力环保事业。 达摩院模型开源平台ModelScope上的ConvNext生活垃圾分类模型提供了一个包含147674张带中文标签的生活垃圾图像的数据集，并且支持免费下载。 该数据集包括可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四大类，涵盖了食品、厨房用品、家具和家电等265个常见的小分类。训练集中有133038张图片，验证集中包含14642张图片。这些图像均从海量中文互联网社区中提取并整理出频率较高的常见生活垃圾名称，数据集大小为13GB。
     
  • 生活垃圾分类数据集与神经网络模型（附已训练模型）
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    本作品提供了一个全面的生活垃圾分类数据集，并构建了基于神经网络的分类模型。此外还包含一个经过充分训练的模型供用户直接使用。 本数据集包含18848张图片，其中训练数据为14683张，测试数据为4165张，所有图片均已标注标签。整个数据集分为4个大类和40个小类，每个类别至少有200多张图片。 此外还提供博主使用该数据集训练的模型文件（采用残差神经网络），准确率稳定在95%以上。为了方便导入，请将.ms文件放置于DevEco Studio中的resources/rawfile目录或Android Studio中的main/assets/model目录下。本人通过CMake编译成so库后，将其作为第三方so库导入到应用中。 如果您有任何问题，欢迎随时联系我。
     
  • 垃圾分类数据集.zip_垃圾分类数据库集
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    该资料为垃圾分类相关研究提供支持的数据集合，包含了多种垃圾图片及其分类标签，旨在促进机器学习模型在垃圾分类领域的应用与开发。 垃圾分类数据集
     
  • 垃圾分类数据集.zip
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    该数据集包含各类生活垃圾的详细分类信息，旨在促进垃圾智能识别与管理系统的开发，推动资源的有效回收和环保教育。 垃圾分类数据集适用于训练深度学习模型的垃圾分类系统。该数据集包含超过10000个样本，并且每种分类大约有400张图片，总共约有17500多张图像。由于文件大小较大（总计约为500MB），因此以百度云的形式提供下载链接。
     
  • 垃圾分类数据集
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    垃圾分类数据集是一套用于训练机器学习模型识别和分类各类垃圾的数据集合，涵盖多种垃圾类别及大量标注图片。 垃圾分类数据集已经完成了必要的处理工作： 1. 训练集已进行图像增广，请勿再对训练集进行此类操作以避免影响训练效果。 2. 图像尺寸统一为 1280 * 720。 3. 数据集中包含训练集、测试集和验证集。