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垃圾分类的数据集与代码

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简介：
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。

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  • 垃圾分类的数据集与代码
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    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。
     
  • 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
    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。
     
  • 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。
     
  • 垃圾分类数据集与TF代码+8G数据支持
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    这是一个包含大量垃圾分类相关数据的数据集，并提供了TensorFlow代码以供研究人员和开发者使用。整个资源包大小约为8GB。 需要一个垃圾分类的数据集以及使用TensorFlow编写的代码，并且该数据集大小约为8GB。
     
  • 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。
     
  • 垃圾分类数据集TrashNet
    优质
    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
    优质
    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
    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。