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YOLOv7水下垃圾检测及预训练模型与数据集

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简介：
本项目基于YOLOv7框架开发，专注于水下环境中的垃圾检测。提供预训练模型和专用数据集，旨在促进水下环保领域的研究与应用。 YOLOv7水下垃圾检测项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg软件标注的真实场景高质量图片，图片为jpg格式，并且标签以VOC和yolo两种格式保存在不同的文件夹中。这些图像涵盖了多种类型的海洋垃圾，包括金属、木头、塑料、橡胶和布料等多个类别目标。数据集中包含了丰富的不同场景的样本。

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  • YOLOv7水下垃圾检测及预训练模型与数据集
    优质
    本项目基于YOLOv7框架开发，专注于水下环境中的垃圾检测。提供预训练模型和专用数据集，旨在促进水下环保领域的研究与应用。 YOLOv7水下垃圾检测项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg软件标注的真实场景高质量图片，图片为jpg格式，并且标签以VOC和yolo两种格式保存在不同的文件夹中。这些图像涵盖了多种类型的海洋垃圾，包括金属、木头、塑料、橡胶和布料等多个类别目标。数据集中包含了丰富的不同场景的样本。
     
  • 基于YOLOv5的水下垃圾检测及预训练模型与标注数据集
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    本研究基于YOLOv5框架开发了专门用于识别和定位水下垃圾的系统，并构建了一个包含大量标注图像的数据集，同时提供了预训练模型以促进进一步的研究。 YOLOv5用于水下垃圾检测的项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关结果数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg标注软件标记的真实场景高质量图片，图片格式为jpg。标签以两种不同格式保存：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，并分别存放于两个不同的文件夹中。 该数据集中包括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的检测样本。这些数据集覆盖了丰富的场景变化，能够为水下环境中的垃圾分类提供全面的数据支持。
     
  • Yolov7垃圾检测模型与标注数据集
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    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。
     
  • YOLOv7飞鸟检测代码及预训练模型+飞鸟数据集
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    本项目提供YOLOv7深度学习框架下的鸟类检测代码与预训练模型，并包含用于训练和测试的高质量飞鸟图像数据集。 提供了一个使用YOLOV7训练的飞鸟检测模型，包括一个已经训练好的模型以及包含近1000张标注好的鸟类数据集。这些数据集中标签格式为xml和txt两种，类别名为bird。此外，还提供了数据集和检测结果作为参考。 注意：原文中的具体链接地址已被移除。
     
  • 基于YOLOV7的水上垃圾识别模型及其训练结果
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    本研究提出了一种基于YOLOv7的深度学习模型，专门用于识别水面上的各种垃圾。通过大量数据训练优化，该模型能够快速准确地检测和分类不同类型的水上污染物，为水域环境监测提供了有效工具。 基于YOLOv7的水上垃圾识别模型是一种高效的技术解决方案，用于识别和分类水域中的各种垃圾，从而帮助环保部门和海洋保护组织更好地管理和保护海洋生态系统。该模型采用深度学习算法，并能实现高精度与高速度的检测及分类功能。通过对水上图像进行实时分析处理，能够快速准确地定位并区分出多种类型的垃圾，如塑料袋、瓶子以及饮料罐等。 使用这一技术可以显著提高垃圾识别和分类的速度与准确性，同时减少对人力资源的需求，从而降低环保部门的成本支出。此外，在海洋环境监测方面，该模型能提供更为精准且实时的数据支持，有助于保护海洋生态系统的健康稳定状态。 除了在环境保护领域中的应用外，基于YOLOv7的水上垃圾识别技术还可以应用于其他场景中。例如，在水上交通安全方面，通过提前检测和避开潜在障碍物（如漂浮垃圾），可以减少船只事故发生的几率，并提高航行的安全性和效率；而在海洋资源调查工作中，则可以通过监测分析海面及水下环境中各类污染物的具体分布情况与数量变化趋势，为后续的环境保护措施提供科学依据。
     
  • 与水下垃圾检测有关的数据集
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    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。
     
  • 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废弃物图像及信息，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、场景中的对象以及使用的相机方面存在显著差异。这些视频中包含各种类型的海洋垃圾图像，它们处于不同程度的腐烂、遮挡或过度生长状态。此外，不同视频之间的水质和光线条件也有很大的变化。 经过处理后从这些视频中提取了5700张图片，并对其中的所有生物对象（包括垃圾、植物及动物）以及ROV实例使用边界框进行了标注。我们的最终目标是开发出一种适用于车载机器人部署的高效且准确的海洋垃圾检测方法。我们希望该数据集能够促进对此类挑战性问题的研究，帮助海洋机器人领域更接近实现自主进行垃圾识别和清理的目标。
     
  • 水下垃圾检测数据集（ZIP文件）
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    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
     
  • YOLOv5西红柿检测及预训练模型与数据集
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    简介：本项目基于YOLOv5框架开发了针对西红柿的精准检测模型，并提供了相应的预训练模型和数据集，适用于农业监控、产量估计等场景。 使用Yolov5进行西红柿检测的项目包括了两种预训练模型：yolov5s 和 yolov5m，它们是在一个包含1000多张图片的数据集上训练得到的，目标类别为toamto（番茄），共有一个类别。数据集中还包含了标签文件，格式分别为txt和xml，并分别保存在两个不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架并使用Python代码实现。
     
  • 《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。