水体垃圾检测数据集

水体垃圾检测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：水体垃圾,图像分类,深度学习,废物检测,环境保护,计算机视觉,数据标注
数据概述：
本数据集旨在支持水体垃圾检测任务，包含369张高质量的垃圾图像，每张图像均经过人工标注，共生成470个边界框。数据集分为4个垃圾类别：玻璃（0）、纸（1）、金属（2）和塑料（3）。该数据集为深度学习模型的训练和研究提供了可靠的基础，特别适用于水体环境中的垃圾检测与分类任务。
数据用途概述：
该数据集适用于水体垃圾检测模型的开发与优化，可用于训练目标检测算法，提升垃圾识别的准确性和效率。研究人员可利用此数据集进行废物分类研究，开发自动化的垃圾检测系统，助力环境保护工作。此外，数据集还可用于学术研究、技术开发和教育培训，帮助相关人员理解深度学习在环境监测中的应用。