目标检测数据集第017期-基于yolo标注格式的垃圾分类检测数据集(含免费分享)

如今，该数据集以 YOLO（You Only Look Once）格式输出，即 TACO Dataset YOLO Format，这一版本经过处理，可直接用于基于 YOLO 的目标检测模型，进一步降低了研究者和开发者使用该数据集的门槛，方便他们更高效地开展相关模型的开发工作。而可靠的数据集是训练出高效准确的相关人工智能模型的基础。在使用该数据集进行学术研究时，应遵守相关的学术规范，引用该数据集的来

畅想未来2020

504人浏览 · 2025-09-05 23:16:35

畅想未来2020 · 2025-09-05 23:16:35 发布

目标检测数据集第017期-基于yolo标注格式的垃圾分类检测数据集(含免费分享)

超实用垃圾分类检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

目标检测数据集第017期-基于yolo标注格式的垃圾分类检测数据集(含免费分享)

超实用垃圾分类检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

在环境问题日益受到关注的当下， litter（垃圾）的检测与分类对于环境清理、污染监测等工作至关重要。而可靠的数据集是训练出高效准确的相关人工智能模型的基础。

TACO（Trash Annotations in Context）数据集，为 litter 检测与分类领域提供了重要支撑。如今，该数据集以 YOLO（You Only Look Once）格式输出，即 TACO Dataset YOLO Format，这一版本经过处理，可直接用于基于 YOLO 的目标检测模型，进一步降低了研究者和开发者使用该数据集的门槛，方便他们更高效地开展相关模型的开发工作。

2、数据详情

• 数据内容：该数据集包含大量高分辨率图像，这些图像展示了各种类型的 litter 在不同场景和环境中的状态。涵盖的 litter 类别丰富多样，都是我们在周围环境中常见的类型，比如 Aluminium foil（铝箔）、Bottle cap（瓶盖）、Bottle（瓶子）、Broken glass（碎玻璃）、Can（罐头）等。
• 标注信息：每个图像都配有相应的标注文件（.txt 文件），符合 YOLO 数据集标准。标注文件中包含了 litter 在图像中的边界框坐标以及对应的类别。其中，边界框标注根据图像大小进行了归一化处理，数值范围在 0 到 1 之间，便于模型进行处理和学习。
• 数据划分：该数据集没有预先划分为训练集、验证集或测试集，用户可以根据自己的模型开发需求进行划分。

3、应用场景

• 环境监测：借助基于该数据集训练的模型，能够自动识别和分类环境中的 litter，实时监测环境污染状况，为环保部门提供准确、及时的数据支持，帮助他们制定更有效的环境治理策略。
• 自动化清理系统开发：该数据集可助力开发自动化清理系统。通过训练模型识别不同类型的 litter，自动化设备能够更精准地定位并收集 litter，提高清理效率，降低人工成本，尤其适用于公园、街道、景区等公共场所。
• 科研研究：在环境科学、计算机视觉等领域的科研工作中，该数据集为研究人员提供了丰富的实验数据。他们可以利用这些数据探索 litter 检测与分类的新算法、新方法，推动相关领域的技术发展。