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垃圾分类数据集及Pytorch训练代码

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简介：
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%。

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  • 垃圾分类数据集及Pytorch训练代码
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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%。
     
  • 生活垃圾分类训练图像数据集（二）
    优质
    该数据集为“生活垃圾分类训练图像数据集（二）”，包含大量日常生活垃圾的高质量分类图片，旨在提升人工智能识别各类生活垃圾的能力，促进资源回收与环境保护。 基于神经网络的生活垃圾分类图像数据集总共包含了可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四大类40个小类。其中其他垃圾有6种、厨余垃圾8种、有害垃圾3种，以及可回收物23种。每一种分类包含大约400张图片，整个数据集中共有1.7万余张图像。
     
  • 垃圾分类数据集.zip_垃圾分类数据库集
    优质
    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
     
  • 生活垃圾分类训练图像数据集（二）.zip
    优质
    本资料包为生活垃圾分类训练图像数据集（二），包含多种生活垃圾的分类图片，旨在辅助开发高效的垃圾智能分类系统。 基于神经网络的生活垃圾分类图像数据集总共包含了可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四大类40个小类。其中其他垃圾包含6种分类，厨余垃圾包括8种类型，有害垃圾有3种类别，而可回收物则涵盖了23个不同类别。每一种小类大约包含400张图片，整个数据集共包含了1.7万余张图像。
     
  • 生活垃圾分类训练图像数据集（一）.zip
    优质
    该资料为生活垃圾分类训练图像数据集（一），包含多种生活垃圾的分类图片，旨在用于人工智能模型学习与识别不同垃圾类别。 基于神经网络的生活垃圾分类图像数据集包括四大类共40个小类：可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾。其中，“其他垃圾”包含6种类型，“厨余垃圾”有8种类型，有害垃圾含3种类别，而“可回收物”则涵盖23个类别。每个小类约有400张图片，整个数据集共有超过17,000张图像。
     
  • 使用PyTorch进行垃圾分类，附带训练模型及数据集下载链接！
    优质
    本项目利用PyTorch框架开发了一个高效的垃圾分类系统，并提供了详细的训练模型和数据集下载链接。 基于PyTorch的垃圾分类项目包含训练模型及数据集下载功能，涵盖多达200个类别。该项目提供了五种先进的图像分类网络，并支持知识蒸馏技术。代码中包括超过50种不同的模型选择，便于进行对比实验；每个模型都可使用ImageNet预训练权重。详情请参阅代码中的Readme文档。
     
  • 垃圾分类的数据集与代码
    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。
     
  • 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）
    优质
    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.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。