基于cnn的YOLOV8算法 智慧城市环境治理之河道垃圾检测 地面垃圾落地识别 碎料垃圾检测 深度学习第10422期

数据集说明

数据集核心信息

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类别数量及中文名称 4 类:非塑料(Not-plastic)、非塑料(Not_Plastic)、类塑料(Plastic-notPlastic)、塑料(plastic)
数据数量 4600 条
数据集格式种类 YOLO 格式
最重要的应用价值 支撑表面塑料目标检测模型训练,适用于环境监测(如水面 / 地面塑料垃圾识别)、垃圾分类辅助识别等场景,为环保领域智能检测算法开发提供数据基础

数据集核心要素概述

1. 类别设计

  • 围绕 "表面塑料识别" 核心需求划分类别,覆盖塑料与非塑料两类核心对象,同时细分相似材质类别(类塑料),减少模型误判风险。

  • 类别命名清晰区分不同材质属性,便于标注人员统一标准,也利于模型学习不同类别特征差异。

2. 数据规模

  • 数据总量达 4600 条,可满足中小型目标检测模型的训练需求,避免模型过拟合。

  • 数据量分布适配表面塑料识别场景,能覆盖不同环境下的塑料形态特征,提升模型泛化能力。

3. 应用价值

  • 助力环保领域智能化升级,通过模型识别提高塑料垃圾排查效率,降低人工检测成本。

  • 为垃圾分类自动化设备提供训练数据,推动垃圾分类场景的技术落地,提升分类准确率。

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