城市治理之河道污染识别 无人机河道污染巡检 塑料带识别 瓶子图像识别 YOLO格式深度学习垃圾识别第10384期

目标检测数据集 README

数据集核心信息

数据集类别说明

1. 类别聚焦环保场景下的常见垃圾类型，覆盖塑料、树枝等典型目标，分类逻辑贴合实际垃圾识别需求；

2. 各类别标注边界清晰，无交叉或模糊定义，可直接用于目标检测模型的类别区分训练；

3. 类别选择兼顾实用性与普遍性，适用于城市街道、公园等多类户外垃圾检测场景。

数据集数量特点

1. 数据总量达 2200 条，规模满足基础目标检测模型的训练与验证需求；

2. 数据覆盖不同拍摄角度与环境光线，减少单一场景数据带来的模型泛化性问题；

3. 标注数据经过筛选，降低无效标注对模型训练效果的影响。

数据集应用价值

1. 环保领域：为智能垃圾桶、户外垃圾巡检机器人提供训练数据，推动垃圾分类自动化落地；

2. 算法开发：可用于优化 YOLO 等模型在小目标垃圾（如小塑料袋）上的检测性能；

3. 科研支撑：为环境视觉监测相关研究提供标准化数据集，助力垃圾识别算法迭代。