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OMyDoG来这里~~
kekeke
2002-05-23 02:30:43
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基于Vuejs与iView组件库构建的现代化零售收银系统前端项目_该项目是一个功能全面的零售收银管理平台前端实现核心模块涵盖商品管理包括商品列表分类库存用户与会员管理.zip
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废物分类检测数据集-20251123-235344.zip
一、基础信息 数据集名称:废物分类检测数据集 图片数量: 训练集:9,801张图片 验证集:975张图片 测试集:615张图片 总图片数:11,391张图片 分类类别: Contamination(污染):废物中的污染物体或不可回收杂质。 Glass(玻璃):可回收的玻璃材料。 Metal(金属):可回收的金属材料。 Paper(纸张):可回收的纸张材料。 Plastic(塑料):可回收的塑料材料。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和实例分割多边形,适用于目标检测和实例分割任务。 数据格式:图片数据,来源于实际场景,细节丰富。 二、适用场景 废物回收与分类AI系统开发: 数据集支持目标检测和实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分类废物材料的AI模型,提升回收效率。 环境监测与治理: 集成至环境监控系统,实时检测污染和可回收材料,辅助环境治理决策。 学术与工业研究: 支持计算机视觉在环保和废物管理领域的应用研究,推动技术创新。 教育与培训: 用于培训机构或学校,作为学习废物分类和AI模型开发的重要资源。 三、数据集优势 类别多样性与代表性: 包含5个关键废物分类类别,覆盖常见可回收材料和污染物,确保模型训练的全面性。 标注精准与任务适配: 每张图片均经过精确标注,兼容YOLO格式,直接支持目标检测和实例分割任务,便于模型开发。 数据规模与质量: 拥有超过11,000张图片,提供大量训练样本,图片来源于真实场景,增强模型泛化能力。 实际应用价值高: 专注于废物分类和污染检测,为环保、回收行业提供直接数据支撑,促进可持续发展。
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