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垃圾分类数据集-8类VOC标注-1万张图片.zip

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简介：
本数据集包含1万张针对垃圾分类的图像，每张图片已进行VOC格式的8种类别详细标注，适用于训练和评估机器学习模型。 该数据集包含8个种类的物品：“笔”、“金属罐子”、“纸盒”、“口罩”、“电池”、“药片胶囊”、“纸张”和“瓶子”，每类都有1000多张图片，总计超过一万张已标注好的VOC格式的数据。这些数据非常适合初学者进行目标检测的学习以及用于垃圾分类训练模型的开发。

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  • 垃圾分类数据集-8类VOC标注-1万张图片.zip
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    本数据集包含1万张针对垃圾分类的图像，每张图片已进行VOC格式的8种类别详细标注，适用于训练和评估机器学习模型。 该数据集包含8个种类的物品：“笔”、“金属罐子”、“纸盒”、“口罩”、“电池”、“药片胶囊”、“纸张”和“瓶子”，每类都有1000多张图片，总计超过一万张已标注好的VOC格式的数据。这些数据非常适合初学者进行目标检测的学习以及用于垃圾分类训练模型的开发。
     
  • 关于垃圾分类的1.5万张VOC标注数据集.rar
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    本资源包包含超过1.5万个针对垃圾分类场景的高质量图像标记，旨在促进机器学习模型在识别和分类不同垃圾类型方面的研究与开发。 垃圾分类VOC数据集包含烟蒂、纸箱、电池、一次性快餐盒、酒瓶、蛋壳、大骨头等40多类图片，共计1.5万张，每张图片都经过labelImg标注，并附赠yolov5训练教程和已训练的模型。该数据集适合目标检测初学者使用，也适用于垃圾分类训练模型的需求。
     
  • Yolov5垃圾分类数据集含3000张标注图片
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    本项目提供了一个基于YOLOv5框架的垃圾分类数据集，包含3000多张详细标注的图像，旨在促进智能垃圾分类算法的研究与开发。 yolov5垃圾分类数据集包含三千张已标注的图片。
     
  • 垃圾分类数据集及TF代码-含8万张图片与245类别.zip
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    本资料包包含一个大型垃圾分类数据集，共计8万张图像和245个不同分类，适用于深度学习模型训练。附带TensorFlow代码示例，助力快速上手实践。 包含垃圾分类数据集和TF代码-8万张图片245个类，提供两组训练好的模型在models目录下。详情请参见相关文档或描述。
     
  • 垃圾分类数据集与TF代码-含8万张图片及245类别.zip
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    本资源提供了一个包含8万张图片和245个类别的全面垃圾分类数据集，并附有使用TensorFlow框架的示例代码，助力于开发高效的垃圾分类系统。 在智能垃圾分类赛道上，我使用了PyQt5进行界面设计，并创建了一个数据集进行了测试。通过神经网络对图像进行了识别处理，在测试阶段达到了100%的准确率。这一项目包括一个完整的垃圾分类数据集及代码资源。
     
  • 【目标检测数据集】垃圾分类YOLO+VOC格式8341张.zip
    优质
    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。
     
  • 包含四类垃圾的标注数据集（约3000张图片）
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    本数据集包含了大约3000张图片，涵盖了四大类生活垃圾图像，为垃圾分类相关模型训练提供了详实的数据支持。 2023年比赛要求如下：初赛阶段生活垃圾智能分类装置需识别的四类垃圾主要包括： 1. 有害垃圾：包括各种型号电池（如1号、2号、5号）、过期药品及内包装等； 2. 可回收垃圾：易拉罐和小矿泉水瓶； 3. 厨余垃圾：例如小土豆、切过的白萝卜或胡萝卜，尺寸与电池相当； 4. 其他垃圾：包括瓷片、鹅卵石（大小类似小土豆）以及砖块等。 进入决赛后，生活垃圾智能分类装置需要识别的四类垃圾种类和形状将通过现场抽签决定。此外，在决赛中同时投入进行识别处理的垃圾数量至少为两件及以上，并且每种垃圾重量均不超过150克。
     
  • VOC垃圾分类检测数据集
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    VOC垃圾分类检测数据集是一个专为物体检测与分类设计的数据集合，包含多种垃圾图像样本及其标注信息，旨在推动智能垃圾分类技术的发展。 VOC垃圾分类检测数据集使用lableimg标注软件进行标记，包含高质量的真实场景图片，格式为jpg。标签有两种形式：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，分别保存在不同的文件夹中，可以直接用于YOLO垃圾分类检测任务。该数据集中包含了丰富的垃圾类别，如纸张、塑料、果皮、玻璃杯、易拉罐和厨余垃圾等常见类型。总共有15000张图片。 参考博客文章可以了解更多关于此数据集的信息及相关的检测结果详情（注：原文中包含了一个链接指向具体的文章，但在重写时已去除）。
     
  • 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
     
  • 包含约500张图片的垃圾分类数据集
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    这是一个包含了大约500张图片的垃圾分类数据集，旨在帮助训练机器学习模型识别和分类不同类型的垃圾。该数据集为研究者提供了一个宝贵的学习资源，用于开发更智能、高效的废物管理系统。 这是一个关于垃圾分类的数据集，主要包含了五种常见的可回收垃圾类型：纸板、纸张、金属、塑料和玻璃。每个类别都提供了大约500张图片，总计约2500张图片，这样的数据集通常用于训练计算机视觉模型，特别是深度学习算法，以便让计算机能够识别并分类这些不同类型的垃圾。 在机器学习领域，尤其是图像识别任务中，数据集是至关重要的。这个数据集的建立是为了帮助研究人员和开发者训练模型来识别垃圾分类，这对于推广环保和可持续发展具有重要意义。每类垃圾的照片数量均衡，这有助于避免模型在训练过程中出现过拟合或欠拟合的情况，提高模型的泛化能力。 我们需要了解什么是深度学习。深度学习是一种人工智能领域的机器学习方法，它模仿人脑的工作原理，通过构建多层神经网络来学习数据的复杂表示。在图像识别任务中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）特别有效，它们可以自动从输入图像中提取特征，从而实现分类。 这个数据集中的每个类别代表了不同的图像子集，每个子集包含500张与该类别相关的图片。这些图片可以是各种角度、光照条件下的垃圾实例，旨在使模型能够处理现实世界中的变化和不确定性。 训练过程通常包括预处理、模型架构设计、训练、验证和测试。预处理可能包括图片的缩放、归一化以及数据增强（如翻转、旋转等），以增加模型的多样性。模型架构通常是现成的CNN结构，如VGG、ResNet或Inception，或者根据特定任务定制的结构。训练阶段中，模型会尝试调整权重以最小化损失函数，这一过程需要大量计算资源。验证和测试阶段则用来评估模型性能，并防止过拟合。 在完成训练后，我们可以用这个模型来识别实际生活中的垃圾图片，例如手机拍摄的照片，帮助用户正确分类垃圾，促进垃圾分类与回收。这项技术可以在智能家居、环保应用及智能城市项目中找到潜在的应用价值。 该数据集为开发和优化用于垃圾分类的深度学习模型提供了基础，并有助于利用人工智能技术解决现实世界的问题，推动绿色生态的发展。通过不断迭代和优化模型，我们期待着更加准确高效的垃圾分类解决方案，从而实现更好的资源管理和社会效益。