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最新的垃圾分类数据集及源代码.zip

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简介:
本资料包包含最新发布的垃圾分类相关数据集以及完整源代码,适用于机器学习和深度学习研究,帮助开发者快速搭建模型并进行实验。 垃圾分类数据集包含四个大类和245个小类,是当前社会关注的热点问题之一。分类任务在计算机视觉领域属于基础类型,相对较易实现;只要找到合适的数据集,构建垃圾分类模型并不难。这里提供了一份关于垃圾分类的数据集,其中包括四大类:厨余垃圾、可回收物、其他垃圾以及有害垃圾,并细分为245个小类别如果皮和纸箱等具体物品。为了便于使用,数据集已经提前处理好,可以直接应用。

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客服
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  • .zip
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    本资料包包含最新发布的垃圾分类相关数据集以及完整源代码,适用于机器学习和深度学习研究,帮助开发者快速搭建模型并进行实验。 垃圾分类数据集包含四个大类和245个小类,是当前社会关注的热点问题之一。分类任务在计算机视觉领域属于基础类型,相对较易实现;只要找到合适的数据集,构建垃圾分类模型并不难。这里提供了一份关于垃圾分类的数据集,其中包括四大类:厨余垃圾、可回收物、其他垃圾以及有害垃圾,并细分为245个小类别如果皮和纸箱等具体物品。为了便于使用,数据集已经提前处理好,可以直接应用。
  • .zip_
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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
  • .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。
  • 优质
    本数据集和代码资源旨在支持垃圾分类的相关研究和应用开发,提供各类垃圾图像及标注信息,助力机器学习模型训练。 数据集主要包括六类图片:硬纸板、纸张、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品以及不可回收垃圾。 代码运行说明如下: 1. 安装项目所需的Python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2。 2. 使用train.py文件来训练垃圾分类模型。由于训练的数据量非常大,因此未上传此文件。 3. predict.py用于预测图片中垃圾的类别。首先运行predict.py脚本,然后输入需要预测的文件路径即可得到结果。
  • Pytorch训练
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    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%。
  • Kaggle.zip
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    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)。
  • Kaggle.zip
    优质
    该数据集为Kaggle平台上的垃圾分类项目资源,包含大量图像文件及其标签信息,适用于训练机器学习模型以实现自动化垃圾分类。 该数据集包含图片资料,并按85%的比例划分为训练集(Train),剩余15%为测试集(Test)。其中,“O”标识有机垃圾(Organic)类别,而“R”则代表可回收物品(Recycle)类别。
  • 优质
    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。
  • 40.zip
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    这是一个包含40种不同分类的垃圾图像的数据集,旨在促进机器学习模型在识别和分类各种类型垃圾方面的研究与应用。 垃圾40分类数据集包含训练集train.zip和测试集test.zip。
  • 检测(非
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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。