編輯丨極市平臺

AquaTrash垃圾識別數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2CdMGi

該數(shù)據(jù)集包含 369 張用于深度學(xué)習(xí)的垃圾圖像?？偣灿?470 個邊界框。共有 4 類 {(0: glass), (1:paper), (2:metal), (3:plastic)}

口罩垃圾檢測

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2CYpbL

這個數(shù)據(jù)集是一個極具挑戰(zhàn)性的集合，包含從 1200 多個城市和農(nóng)村地區(qū)捕獲和眾包的 7000 多張?jiān)?Masks 圖像，其中每張圖像都由DC Labs 的計(jì)算機(jī)視覺專業(yè)人員手動審查和驗(yàn)證。

數(shù)據(jù)集大?。?000+
捕獲者：超過 1200 多個眾包貢獻(xiàn)者
分辨率：99% 圖像高清及以上（1920x1080 及以上）
地點(diǎn)：拍攝于印度 900 多個城市
多樣性：各種照明條件，如白天、夜晚、不同的距離、觀察點(diǎn)等
使用設(shè)備：2020-2021 年使用手機(jī)拍攝
用途：口罩檢測、口罩隔離、垃圾口罩檢測等

煙頭垃圾數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2KuC0k

該數(shù)據(jù)集由一組 2200 張合成合成的地面香煙圖像組成。它專為訓(xùn)練 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）而設(shè)計(jì)。

注釋：帶有自定義類別的分段對象檢測 COCO 格式。 合成：圖像由自定義代碼自動合成，利用 Python 圖像庫將隨機(jī)比例、旋轉(zhuǎn)、亮度等應(yīng)用到前景切口 地點(diǎn)：地上和煙頭的照片是在得克薩斯州奧斯汀拍攝的 相機(jī)： iPhone 8，原始像素分辨率 3024 x 4032

水下垃圾檢測數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2RkRCH

該數(shù)據(jù)來自 J-EDI 海洋垃圾數(shù)據(jù)集。構(gòu)成該數(shù)據(jù)集的視頻在質(zhì)量、深度、場景中的對象和使用的相機(jī)方面差異很大。它們包含許多不同類型的海洋垃圾的圖像，這些圖像是從現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境中捕獲的，提供了處于不同衰減、遮擋和過度生長狀態(tài)的各種物體。此外，水的清晰度和光的質(zhì)量因視頻而異。這些視頻經(jīng)過處理以提取 5,700 張圖像，這些圖像構(gòu)成了該數(shù)據(jù)集，所有圖像都在垃圾實(shí)例、植物和動物等生物對象以及 ROV 上標(biāo)有邊界框。

垃圾分類數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2YR4Ho

該數(shù)據(jù)集包含來自 12 個不同類別的生活垃圾的 15,150 張圖像；紙、紙板、生物、金屬、塑料、綠色玻璃、棕色玻璃、白色玻璃、衣服、鞋子、電池和垃圾。

Kaggle 垃圾分類圖片數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/36mRLb

該數(shù)據(jù)集是圖片數(shù)據(jù)，分為訓(xùn)練集85%（Train）和測試集15%（Test）。其中O代表Organic（有機(jī)垃圾），R代表Recycle（可回收）

生活垃圾數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3dT4PS

大約9000多張獨(dú)特的圖片。該數(shù)據(jù)集由印度國內(nèi)常見垃圾對象的圖像組成。圖像是在各種照明條件、天氣、室內(nèi)和室外條件下拍攝的。該數(shù)據(jù)集可用于制作垃圾/垃圾檢測模型、環(huán)保替代建議、碳足跡生成等。

垃圾溢出數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2fJocH

SpotGarbage垃圾識別數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2nfBho

圖像中的垃圾（GINI）數(shù)據(jù)集是SpotGarbage引入的一個數(shù)據(jù)集，包含2561張圖像，956張圖像包含垃圾，其余的是在各種視覺屬性方面與垃圾非常相似的非垃圾圖像。