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【零成本，无积分要求】Yolo垃圾分类数据集（含2743张图片及txt格式标注）

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简介：Yolo垃圾分类数据集包含2743张图像及其对应的txt格式标注文件，无需支付成本且没有积分要求，便于研究与开发使用。 有2743张图片以及对应的txt格式的标注文件。

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  • 【零成本，无积分要求】Yolo垃圾分类数据集（含2743张图片及txt格式标注）
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    简介：Yolo垃圾分类数据集包含2743张图像及其对应的txt格式标注文件，无需支付成本且没有积分要求，便于研究与开发使用。 有2743张图片以及对应的txt格式的标注文件。
     
  • 【零成本，无积分要求】Yolo行人跌倒检测数据集（含1440张图片及txt格式标注文件）
    优质
    本数据集提供了一个包含1440张图像及其对应txt格式标注文件的行人跌倒检测资源，无需成本且不要求任何积分。适用于YOLO模型训练和优化。 1440张图片以及对应的txt格式标注文件。
     
  • Yolov5垃圾分类数据集含3000张标注图片
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5框架的垃圾分类数据集，包含3000多张详细标注的图像，旨在促进智能垃圾分类算法的研究与开发。 yolov5垃圾分类数据集包含三千张已标注的图片。
     
  • YOLO垃圾分类数据集（包含20000张图片）及VOC、COCO、YOLO格式标签、划分脚本与训练指南.rar
    优质
    这是一个包含20000张图像的YOLO垃圾分类数据集，内含VOC、COCO和YOLO三种格式的标签文件以及数据划分脚本和详细的训练指南。 YOLO垃圾分类检测数据集包含真实场景的高质量图片数据，并且覆盖多种实际使用情况。这些图像通过lableimg标注软件进行精确标注，确保了高质素的数据标签准确性。标签以VOC（xml）、COCO（json）和YOLO（txt）三种格式提供，并分别存储在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测任务。 此外还提供了详细的教程来指导用户搭建YOLO环境、训练模型以及使用脚本进行数据集的划分。这些资源帮助使用者根据具体需求轻松地将数据划分为训练集、验证集和测试集。 详情展示及更多相关数据集的信息可以参考相关的博客文章，如有进一步的需求或问题可通过私信联系博主获取支持与解答。
     
  • 【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。
     
  • YOLO垃圾分类数据集（包含10000张图片）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    这是一个包含10000张图片的YOLO垃圾分类数据集，附带VOC、COCO及YOLO格式标签，以及详细的划分脚本和训练指南。 1. YOLO垃圾分类检测数据集包含真实场景的高质量图片，覆盖多种实际使用情况。这些图像通过lableimg标注软件进行精细标注，并提供voc(xml)、coco(json)及yolo(txt)三种格式标签文件，便于直接应用于YOLO系列的目标识别任务。 2. 为方便用户快速上手，附赠了详细的YOLO环境搭建指南和训练案例教程。同时，还提供了数据集划分脚本，帮助使用者根据实际需求灵活地将数据划分为训练、验证及测试三个部分。 3. 更多关于此数据集的详情展示以及相关资源可以在相应的博客文章中找到。 4. 若有更多数量的数据或其它类型的数据集的需求，请直接通过平台留言联系博主。
     
  • 垃圾分类数据集-8类VOC标注-1万张图片.zip
    优质
    本数据集包含1万张针对垃圾分类的图像，每张图片已进行VOC格式的8种类别详细标注，适用于训练和评估机器学习模型。 该数据集包含8个种类的物品：“笔”、“金属罐子”、“纸盒”、“口罩”、“电池”、“药片胶囊”、“纸张”和“瓶子”，每类都有1000多张图片，总计超过一万张已标注好的VOC格式的数据。这些数据非常适合初学者进行目标检测的学习以及用于垃圾分类训练模型的开发。
     
  • YOLO垃圾分类数据集（包含1000张图像）及VOC、COCO与YOLO格式标签、划分脚本和训练指南.rar
    优质
    该资源包提供了一个包含1000张图片的YOLO垃圾分类数据集，以及转换为VOC、COCO格式的标注文件。内含数据集分割脚本及详尽的训练指导文档，便于用户快速上手进行图像识别模型开发与训练。 1. 提供了一个用于YOLO系列目标检测的高质量垃圾分类数据集。该数据集包含真实场景中的丰富图片，并使用LableImg标注软件进行了精细标注，确保了标签的质量。标签以VOC（XML）、Coco（JSON）和Yolo（TXT）三种格式存储在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO系列的目标检测模型训练。 2. 附带详细的环境搭建教程、训练案例以及数据集划分脚本，帮助用户根据需要自行调整并划分出适合自己的训练集、验证集和测试集。 3. 数据集的详情展示及更多相关资源可以通过相应平台获取。 4. 若需更大规模的数据或其它类型的数据集，请直接联系发布者进行咨询。
     
  • 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
    优质
    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。