【目标检测数据集】垃圾分类YOLO+VOC格式8341张.zip

简介：
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。