YOLOv11室内地面塑料袋目标检测数据集
📊 数据集基本信息
- 目标类别： 'others'
- 中文类别：'塑料袋'
- 训练集：21 张
- 验证集：6 张
- 测试集：3 张
- 总计：30 张
📄 data.yaml 配置信息
该数据集提供了data.yaml文件，内容如下：
yaml
train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images
nc: 1
names: ['others']🖼️ 标注可视化
📝 数据集分析
该数据集聚焦于室内及户外地面环境中透明塑料袋的识别与定位，真实还原了日常场景中塑料袋在木质地板、草地等不同材质表面的分布状态。通过多角度、多光照条件下的图像采集，有效覆盖了实际应用中可能出现的复杂背景与遮挡情况，为高精度目标检测模型的训练提供了高质量样本支持。
该数据集包含21张训练图像、6张验证图像和3张测试图像，共计30张，整体分布结构合理，能够充分满足模型训练、调优与性能评估的需求。训练集占比充足，保障模型学习能力；验证集与测试集规模适中，确保评估结果的稳定性和代表性，符合标准数据集构建规范。
标注工作严格按照目标边界进行框选，所有塑料袋均被清晰标注，标注框紧贴物体边缘，未出现明显偏移或漏标现象。标注标签与实际物体高度一致，尤其在透明材质与复杂背景交织的情况下仍保持较高的识别准确性，体现出良好的标注质量与专业性。
该数据集可广泛应用于城市环境治理、垃圾分类识别、智能清洁机器人导航等领域，特别适用于需要对透明或半透明废弃物进行精准识别的场景。其真实场景下的数据采集方式使其具备较强的落地潜力，有助于推动自动化垃圾识别与回收系统的智能化升级。
方式使其具备较强的落地潜力，有助于推动自动化垃圾识别与回收系统的智能化升级。
数据集下载
参考：小郭AI日志
https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticket=HHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc