基于YOLO的城市生活垃圾图像数据集构建与分类
介绍了一个基于YOLO算法的城市生活垃圾图像数据集，该数据集包含可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四种常见类别。
数据集构成:
- 可回收垃圾: 塑料制品、玻璃制品、纸张、金属制品等。
- 有害垃圾: 电池、灯泡、荧光管等含有有毒物质的垃圾。
- 厨余垃圾: 果皮、食物残渣等有机垃圾。
- 其他垃圾: 烟蒂、一次性餐具、纸巾等无法回收或难以处理的垃圾。
数据集特点:
- 采用YOLO目标检测算法进行标注，提供准确的目标定位和类别信息。
- 涵盖城市生活中常见的四种垃圾类型，数据全面且具有代表性。
- 可用于训练和评估垃圾分类模型，提高分类准确率和效率。
数据集应用:
- 智能垃圾分类系统: 实现垃圾图像的自动识别和分类。
- 垃圾分类宣传与教育: 直观展示不同类型垃圾，提高公众分类意识。
- 垃圾处理与资源化利用: 为垃圾的精细化管理和资源化利用提供数据支持。
文件大小：540.75MB
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