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第二版生活垃圾分类图像数据集（zip文件）。

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简介：
利用神经网络构建的生活垃圾分类图像数据集，囊括了四类主要类别：可回收物、有害垃圾、厨余垃圾以及其他垃圾，共计涵盖了40个细分的小类。具体而言，其他垃圾类别包含6种不同类型，厨余垃圾类别则有8种，有害垃圾类别包含3种，而可回收物类别则有23种。每一种小类都包含了大约400张图像，总计约1.7万张图像数据。这构成数据集的第二部分。

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  • 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。
     
  • 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（一）.zip
    优质
    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。
     
  • 垃圾分类图像数据集.zip
    优质
    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。
     
  • 生活垃圾分类模型与数据集分析
    优质
    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。
     
  • 垃圾分类数据集.zip_垃圾分类数据库集
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 生活垃圾数据集的YOLO版本
    优质
    本研究提出了一种基于YOLO算法的生活垃圾检测数据集，旨在提升各类生活垃圾图像中目标物体识别与定位的精度和效率。 生活垃圾数据集YOLO版提供了一种基于YOLO算法处理生活垃圾图像的方法，适用于相关研究与应用开发。
     
  • 垃圾图像数据集.zip
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    本数据集包含大量标注的低质量、不完整或模糊的图片，旨在促进垃圾图像识别和处理的研究与应用开发。 垃圾分类训练数据集包含14802张图片，每张图片都有一个同名的txt标签文件。在机器学习项目中，通常会将这些数据分为训练集、测试集和验证集。此数据集可用于第七届工程实训垃圾分类竞赛。
     
  • Kaggle垃圾分类数据集.zip
    优质
    该数据集为Kaggle平台上的垃圾分类项目资源包，包含各类垃圾图像及其标签信息，适用于训练机器学习模型识别和分类不同类型的废弃物。 该数据集包含图片数据，并分为训练集85%和测试集15%。其中O代表Organic（有机垃圾），R代表Recycle（可回收）。