垃圾分类作为一个全球性的问题，对于环境保护和可持续发展起着至关重要的作用。在这个数据集中，包含了4000余张图片，详细展示了四种主要垃圾类别：有害垃圾、可回收垃圾、厨余垃圾和其他垃圾。这些图片不仅涵盖了日常生活中的常见垃圾，还包括了一些不常见的项目，如小米电池，这类数据的加入极大地丰富了垃圾分类模型的训练素材，提高了模型的泛化能力。
有害垃圾通常指的是对人类健康或者环境有害的废弃物，比如废电池、过期药品、油漆桶等。这类垃圾需要特别处理，以避免对人类健康和生态系统造成危害。可回收垃圾指的是那些可以重新加工利用的废弃物，例如纸张、塑料、金属和玻璃容器等。厨余垃圾主要来自厨房，包括食物残渣、果皮、蔬菜叶等有机物。其他垃圾则是指既不属于上述类别，又不能回收利用的废弃物。
该数据集可以用于训练和测试各种机器学习模型，尤其是基于深度学习的目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）。YOLO算法是一种高效的目标检测方法，通过在图像中直接预测物体的类别和位置，可以快速准确地识别出图像中的垃圾种类。对于2025工程实践与创新能力大赛的参赛者来说，这个数据集是不可多得的资源，它不仅可以帮助参赛者在比赛中脱颖而出，还能在实际应用中推进垃圾分类的自动化和智能化水平。
数据集的文件结构相对简单，包含两个主要部分：labels和images。其中，images文件夹中存放了所有的图片文件，而labels文件夹则包含了与图片对应的标注文件，标注文件通常包含了垃圾的类别和边界框的坐标等信息，这些信息对于训练机器学习模型至关重要。
在处理这个数据集时，研究者需要对每张图片进行详细的标注，确保分类的准确性。对于图像中可能出现的垃圾，研究者不仅需要识别其种类，还需要精确地标注出其在图像中的位置。这样的工作不仅需要人工完成，而且需要一定的专业知识，以确保标注的准确性。完成后，这些数据可以被用来训练模型，使其能够自动识别和分类垃圾。
此外，数据集的创建和维护是一个持续的过程。随着垃圾分类标准的变化和新型垃圾的出现，数据集也需要不断更新和扩充。因此，对于那些希望在垃圾分类领域有所作为的研究者和开发者来说，这个数据集是他们宝贵的实验材料，有助于他们开发出更加高效、智能的垃圾分类系统。
这个垃圾分类数据集不仅在内容上具有多样性，涵盖了多种垃圾类型，包括一些不常见的项目，而且在应用上也非常广泛，适用于各种机器学习和深度学习的研究与实践。它为垃圾分类的自动化和智能化提供了有力的支持，对于促进环境保护、实现可持续发展具有重要的意义。
2025-10-22 10:20:24
316.39MB
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垃圾分类数据集 含：xml、txt格式（图片和标注各1377张）
标注类别：
paper products（纸制品，任何纸盒子和报纸）
plastics：（塑料类：饮料瓶、塑料袋、塑料泡沫等）
glass（玻璃类：玻璃瓶、白炽灯泡、碎玻璃、其他玻璃制品。）
metals（金属罐（如易拉罐）、金属盒、其他金属制品）
kitchen waste（厨余垃圾：食物，水果，鲜花）
WPD这个用大写（未破带：凡是用垃圾袋装着其他垃圾的都标WPD，这个不用标plastics）
cloth（布料，布袋子，衣服，布制品）
2023-03-10 11:22:10
728.25MB
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有害垃圾：各种废旧电池、废旧药品等；
厨余垃圾：土豆、胡萝卜、白萝卜等瓜果蔬菜；
可回收垃圾：各种易拉罐、塑料瓶；
其他垃圾：烟头、瓷砖、石头等。
资源介绍：https://blog.csdn.net/qq_44166630/article/details/122727177?spm=1001.2014.3001.5501
2022-02-07 12:05:19
51.27MB
前言
本文介绍的分类方式可能比较繁琐，因为它是采用华为云比赛的提交模式进行的。简洁的分类版本点击这里：
1.图像分类的更多tricks（注意力机制 keras，TensorFlow和pytorch 版本等）：
2.大家如果对目标检测比赛比较感兴趣的话，可以看一下我这篇对目标检测比赛tricks的详细介绍：
3.目标检测比赛笔记：
增添内容
已修改成本地可以运行。
修改方法：
1.save_model.py|train.py|eval.py|run.py|中moxing.framework.file函数全部换成os.path和shutil.copy函数。因为python里面暂时没有moxing框架。
2.注释掉run.py文件里面的下面几行代码：
# FLAGS.tmp = os.path.join(FLAGS.local_data_root, 'tmp/')
# print(FLAGS.t
2021-10-30 22:32:37
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垃圾分类作为一种有效处理垃圾的科学管理方案，在提高资源利用率、缓解垃圾生产压力以及改善生态环境等方面具有重要意义，备受世界各国的迫切关注。 用于分类的数据分卷一共12分卷。厨余1分卷
2021-04-11 09:07:11
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