OMyDoG来这里~~

kekeke 2002-05-23 02:30:43
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OMyDoG 2002-05-23
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给点分我~~
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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