Advertisement

海底垃圾检测数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 《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。
     
  • VOC垃圾分类检测数据集
    优质
    VOC垃圾分类检测数据集是一个专为物体检测与分类设计的数据集合，包含多种垃圾图像样本及其标注信息，旨在推动智能垃圾分类技术的发展。 VOC垃圾分类检测数据集使用lableimg标注软件进行标记，包含高质量的真实场景图片，格式为jpg。标签有两种形式：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，分别保存在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO垃圾分类检测任务。该数据集中包含了丰富的垃圾类别，如纸张、塑料、果皮、玻璃杯、易拉罐和厨余垃圾等常见类型。总共有15000张图片。 参考博客文章可以了解更多关于此数据集的信息及相关的检测结果详情（注：原文中包含了一个链接指向具体的文章，但在重写时已去除）。
     
  • 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。
     
  • 水下垃圾检测数据集（ZIP文件）
    优质
    本数据集包含大量水下环境中的图像和视频资料，特别聚焦于海洋及水域内各类垃圾分布与形态的数据收集，旨在促进水下垃圾识别技术的研究与发展。 水下垃圾检测数据集.zip
     
  • Yolov7垃圾检测模型与标注数据集
    优质
    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。
     
  • 与水下垃圾检测有关的数据集
    优质
    本数据集专注于收集和整理各类水下环境中的垃圾图像及信息，旨在促进水下垃圾检测技术的研究与发展。 该数据集来源于J-EDI海洋废弃物数据库。组成此数据集的视频在质量、拍摄深度及场景对象等方面存在显著差异，并且使用了不同类型的相机进行录制。这些视频中包含了大量从真实环境中捕获的不同类型海洋垃圾图像，包括处于不同程度腐烂、遮挡和生长状态下的物体。此外，各个视频之间的水质与光线条件也有所不同。 经过处理后，我们从原始视频中提取出了共计5700张图像，并对所有图像中的生物对象（如垃圾、植物及动物）以及遥控操作车辆(ROV)实例进行了边界框标记。我们的目标是开发出适用于车载机器人部署的高效且准确的垃圾检测方法。希望通过发布该数据集，能够进一步推动这一具有挑战性问题的研究进展，从而让海洋机器人社区更接近于实现自主垃圾探测与清除的目标。