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关于工训中垃圾分类数据集的

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简介：
本数据集针对工训实践中的垃圾分类需求而设计，涵盖多种常见垃圾类别及其特征信息，旨在促进智能化分类技术的研发与应用。 23工训垃圾分类数据集（未打标签）

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  • 关于工训中垃圾分类数据集的
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    本数据集针对工训实践中的垃圾分类需求而设计，涵盖多种常见垃圾类别及其特征信息，旨在促进智能化分类技术的研发与应用。 23工训垃圾分类数据集（未打标签）
     
  • 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
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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。
     
  • 垃圾检测数据集（非垃圾分类）
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    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。
     
  • 数据集中的垃圾分类图片
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    本数据集包含各类垃圾图像，旨在通过机器学习技术提高垃圾分类效率和准确性，促进资源回收与环境保护。 本数据集包含训练图片与测试图片，均来源于生活场景。共有四十个类别，各类别的标签对应关系在训练集中提供的dict文件里有详细记录。垃圾的分类格式为“一级类别/二级类别”，其中二级类别表示具体的垃圾物体类型，如一次性快餐盒、果皮果肉和旧衣服等。一级类别包括可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四类。 数据集包含训练集（含标注）与测试集（无标注）。训练集中所有图片被分别保存在train文件夹下的0到39号子文件夹中，每个子文件夹的名称即为该分类对应的标签。测试集合包括400张待识别的垃圾图片，这些图片位于test文件夹下，并且testpath.txt文档记录了每一张测试集图像的名字，格式如下：name+\n。
     
  • 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TrashNet
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    TrashNet是一个专注于垃圾分类的数据集，包含大量标注图片，旨在推动机器学习技术在智能分类系统中的应用。 TrashNet是一个用于垃圾分类的数据集。
     
  • 垃圾分类数据集.txt
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    该文本文件包含了用于训练机器学习模型的垃圾分类相关数据集，包括各类垃圾的具体特征和分类标签，有助于提升自动识别与分类垃圾的准确率。 垃圾分类数据集可用于训练深度学习模型的垃圾分类系统，包含超过10000个样本，数据量较大。由于文件大小限制，无法通过上传，已提供百度云链接分享数据集。
     
  • YOLO垃圾分类数据集
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    简介：YOLO垃圾分类数据集是一款专为实现高效、准确的垃圾图像分类而设计的数据集合，适用于训练和测试基于YOLO算法的智能垃圾分类系统。 YOLO标注的四种垃圾数据集分别是：1.可回收垃圾：包括塑料、玻璃、纸张、金属等可以回收利用的物品。这类垃圾在处理过程中需要进行分类以便于再利用；2.有害垃圾：涵盖电池、灯泡和荧光管等含有有毒物质的产品，这些对环境及人体健康有较大危害，需采取特殊方式进行处理；3.厨余垃圾：包括果皮、食物残渣等有机物，这类垃圾可用于制造生物肥料或沼气发电。在对其进行处置时同样需要做好分类工作以利于资源的回收再利用；4.其他垃圾：如烟蒂和一次性餐具等无法进行有效回收或特殊处理的物品，在丢弃时必须遵循正确的程序不可随意抛弃。 通过YOLO标注这四类垃圾数据集，可以为垃圾分类提供准确的目标定位与分类信息。此举不仅有助于提高垃圾分类工作的精确性和效率，还能促进废弃物资源的有效再利用。此外，这些数据还可以用于构建智能化的垃圾分类系统，实现自动化的处理流程。
     
  • YOLO垃圾分类数据集
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    YOLO垃圾分类数据集是一个专为物体检测设计的数据集合，包含了多种垃圾图像及其分类标签，旨在提升模型在实际环境中的准确性和效率。该数据集支持快速、精准地识别和分类各类废弃物，助力智能垃圾分类系统的发展与应用。 YOLO（You Only Look Once）算法可以用于四种垃圾数据集的标注：可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾。 1. 可回收垃圾包括塑料、玻璃、纸张和金属等，这些材料经过分类后能够进行再利用。 2. 有害垃圾包含电池、灯泡以及荧光管等含有有毒物质的物品。这类废弃物对环境及人体健康均存在潜在危害，需要采取特殊处理措施。 3. 厨余垃圾主要由果皮与食物残渣组成，可以转化为生物肥料或者用于沼气发电项目中。 4. 其他垃圾则指那些无法回收或再利用的一次性物品如烟蒂、纸巾等。 通过YOLO标注的这四类垃圾分类数据集能够为实际操作提供精确的目标定位和分类信息。它有助于提升整体垃圾分类工作的准确度与效率，从而推动资源的有效回收及循环使用。此外，还可以借助这些数据开发智能垃圾分类系统，实现垃圾处理过程中的自动化管理。