编辑丨极市平台
数据集下载链接:http://suo.nz/2CdMGi
该数据集包含 369 张用于深度学习的垃圾图像。总共有 470 个边界框。共有 4 类 {(0: glass), (1:paper), (2:metal), (3:plastic)}
数据集下载链接:http://suo.nz/2CYpbL
这个数据集是一个极具挑战性的集合,包含从 1200 多个城市和农村地区捕获和众包的 7000 多张原始 Masks 图像,其中每张图像都由DC Labs 的计算机视觉专业人员手动审查和验证。
数据集大小:7000+
捕获者:超过 1200 多个众包贡献者
分辨率:99% 图像高清及以上(1920x1080 及以上)
地点:拍摄于印度 900 多个城市
多样性:各种照明条件,如白天、夜晚、不同的距离、观察点等
使用设备:2020-2021 年使用手机拍摄
用途:口罩检测、口罩隔离、垃圾口罩检测等
数据集下载链接:http://suo.nz/2KuC0k
该数据集由一组 2200 张合成合成的地面香烟图像组成。它专为训练 CNN(卷积神经网络)而设计。
注释:带有自定义类别的分段对象检测 COCO 格式。 合成:图像由自定义代码自动合成,利用 Python 图像库将随机比例、旋转、亮度等应用到前景切口 地点:地上和烟头的照片是在得克萨斯州奥斯汀拍摄的 相机: iPhone 8,原始像素分辨率 3024 x 4032
数据集下载链接:http://suo.nz/2RkRCH
该数据来自 J-EDI 海洋垃圾数据集。构成该数据集的视频在质量、深度、场景中的对象和使用的相机方面差异很大。它们包含许多不同类型的海洋垃圾的图像,这些图像是从现实世界环境中捕获的,提供了处于不同衰减、遮挡和过度生长状态的各种物体。此外,水的清晰度和光的质量因视频而异。这些视频经过处理以提取 5,700 张图像,这些图像构成了该数据集,所有图像都在垃圾实例、植物和动物等生物对象以及 ROV 上标有边界框。
数据集下载链接:http://suo.nz/2YR4Ho
该数据集包含来自 12 个不同类别的生活垃圾的 15,150 张图像;纸、纸板、生物、金属、塑料、绿色玻璃、棕色玻璃、白色玻璃、衣服、鞋子、电池和垃圾。
数据集下载链接:http://suo.nz/36mRLb
该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test)。其中O代表Organic(有机垃圾),R代表Recycle(可回收)
数据集下载链接:http://suo.nz/3dT4PS
大约9000多张独特的图片。该数据集由印度国内常见垃圾对象的图像组成。图像是在各种照明条件、天气、室内和室外条件下拍摄的。该数据集可用于制作垃圾/垃圾检测模型、环保替代建议、碳足迹生成等。
数据集下载链接:http://suo.nz/2fJocH
数据集下载链接:http://suo.nz/2nfBho
图像中的垃圾(GINI)数据集是SpotGarbage引入的一个数据集,包含2561张图像,956张图像包含垃圾,其余的是在各种视觉属性方面与垃圾非常相似的非垃圾图像。
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