有机/无机垃圾目标检测数据集 | 有机垃圾检测 无机垃圾分类 智能回收 目标检测 YOLO格式 深度学习数据集 9008期数据集概述本数据集专注于垃圾二分法视觉识别服务于源头分类、环保教育及智能回收系统。数据涵盖生活与生产场景中的有机与无机废弃物适配智能垃圾箱、社区分类督导及再生资源预处理等场景。数据集核心信息数据要素详细说明类别共2类无机垃圾、有机垃圾数量6700张图像格式图像为 JPG标签为 YOLO 格式的 txt 文件水平边界框应用价值1.源头分类辅助居民区、办公场所的垃圾投放正确性自动审核与提示。2.资源回收快速区分可堆肥有机质与可回收无机物优化后端处理流程。3.环保教育为公众垃圾分类行为提供可视化反馈提升参与度与准确率。数据三要素解析类别与数量数据集定义2个高层面类别无机垃圾与有机垃圾涵盖垃圾二元分类核心需求符合中国及多国垃圾分类基本框架。图像总量约6700张规模充足适合训练稳健的二分器模型。该分类体系具有较强的扩展性可向下细分如无机垃圾细分为塑料、金属、玻璃等适配不同深度的应用需求。格式与结构采用通用YOLO 格式每张图像对应一个同名txt标签文件包含类别 ID 与归一化边界框坐标可无缝接入 YOLOv5、YOLOv8 等主流检测框架。图像与标签一一对应数据结构规范便于进行训练/验证集划分与预处理集成。应用与扩展数据集可扩展用于垃圾满溢检测、投放行为合规性判断及垃圾桶内混杂度评估等城市精细化管理任务。结合重量传感器或近红外光谱可构建多模态垃圾识别系统提升复杂废弃物如复合包装的分类准确率。二元分类框架有助于快速部署低成本、低算力要求的边缘端检测模型适合社区、校园等场景的轻量化落地。知识普及有机与无机垃圾视觉区分要点有机垃圾通常指厨余、果皮、落叶等可生物降解物质视觉上常呈不规则形状、颜色多样且易变形。无机垃圾则以塑料、金属、玻璃等为主表面光泽、棱角分明、反光特性明显。两者在形状、纹理、光泽度上存在可区分视觉特征。但实际场景中食物包装混合污染、垃圾堆叠遮挡等问题增加了识别难度。采用实例分割或结合注意力机制的检测网络可更好聚焦垃圾个体特征提升二分准确性。快速开始代码示例配置文件data.yaml示例train:./dataset/images/trainval:./dataset/images/valnc:2names:[inorganic,organic]启动 YOLOv8 训练fromultralyticsimportYOLO modelYOLO(yolov8m.pt)model.train(datadata.yaml,epochs80,imgsz640,batch16)标签有机垃圾检测无机垃圾分类智能回收目标检测YOLO格式深度学习数据集计算机视觉