这是一个垃圾分类数据集，格式为YOLO格式，14750张图像数据+14750张标签数据。YOLOv5。 垃圾类别： 一次性快餐盒 书籍纸张 充电宝 剩饭剩菜 包 垃圾桶 塑料器皿 塑料玩具 塑料衣架 大骨头 干电池 快递纸袋 插头电线 旧衣服 易拉罐 枕头 果皮果肉 毛绒玩具 污损塑料 污损用纸 洗护用品 烟蒂 牙签 玻璃器皿 砧板 筷子 纸盒纸箱 花盆 茶叶渣 菜帮菜叶 蛋壳 调料瓶 软膏 过期药物 酒瓶 金属厨具 金属器皿 金属食品罐 锅 陶瓷器皿 鞋 食用油桶 饮料瓶 鱼骨 在人工智能领域，目标检测技术是计算机视觉的重要组成部分，它的任务是在图像中识别并定位出一个或多个目标，并给出每个目标的类别。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，以其速度快、准确率高、易于训练和部署等优点被广泛应用。在本文中，我们关注的是一套特别的数据集，它专注于垃圾分类的任务，即通过机器学习模型对各种垃圾类别进行识别和分类。 该数据集包含了14750张图像数据及其对应的标签数据，共涉及29种垃圾类别。这些类别包括了日常生活中常见的废弃物，如一次性快餐盒、书籍纸张、充电宝、剩饭剩菜等。此外，还包括了多种塑料制品、电子废弃物、玻璃和金属物品，以及厨余垃圾等。每一张图像都标注有相应的垃圾类别，这些图像和标签共同构成了YOLO格式的数据集，适用于训练YOLOv5版本的目标检测模型。 YOLO格式的数据集要求每张图像对应一个文本文件，其中记录了图像中每个垃圾目标的位置信息（包括中心点坐标、宽度和高度）以及垃圾的类别。在训练过程中，YOLO算法会利用这些标注信息，通过反向传播的方式不断优化网络参数，以达到对垃圾图像准确分类和定位的目的。 在垃圾分类的场景下，使用YOLO算法及其数据集具有以下几个优势：YOLO算法的检测速度非常快，可以实现实时检测，这对于即时分类垃圾、提高垃圾处理效率具有重要意义；该算法的检测精度高，能够有效识别不同垃圾的目标，包括那些形状、颜色相似的目标；再者，YOLO模型的部署简单，可以轻松集成到各种智能设备中，如智能垃圾桶、垃圾回收机器人等，为垃圾分类和资源回收提供技术支持。 该垃圾分类数据集对于推动智能垃圾分类和环保事业的发展具有重大价值。通过这套数据集的训练，可以使智能系统更加精准地识别和分类不同类型的垃圾，从而为城市垃圾管理、资源循环利用等环保措施提供可靠的技术支撑。同时，随着技术的不断进步，这套数据集还可以进一步扩大和更新，以覆盖更多垃圾类别和更复杂的现实场景，进一步提升垃圾分类的智能化水平。

HTML5+CSS3 垃圾分类网页案例 适用于大学生的web课程期末大作业 相关技术：响应式、div+CSS、鼠标滑过特效、导航栏Tab划过和点击效果、使用swiper实现轮播图效果等，基本期末作业所需的知识点全覆盖。 涉及法规政策问题，网页上很多文案进行了删改，下载后可自行修改

在本项目中，我们将利用JavaScript来创建一个垃圾分类的小游戏，旨在提高用户对于环保的认识和垃圾正确分类的能力。JavaScript作为前端开发的重要语言，以其动态特性和交互性，非常适合用于构建这种互动式应用。以下是对这个项目涉及的技术点进行的详细解释。 1. **JavaScript基础**：JavaScript是一种解释型、面向对象的脚本语言，主要用于网页和网络应用的开发。在这个项目中，我们需要掌握变量定义、数据类型、条件语句、循环结构以及函数等基本概念。 2. **DOM操作**：Document Object Model (DOM) 是HTML和XML文档的结构化表示，JavaScript通过DOM API可以对网页元素进行增删改查。在这个游戏中，我们可能需要创建或修改HTML元素来展示游戏界面和结果。 3. **事件监听与处理**：JavaScript允许我们监听用户的交互事件，如点击、鼠标移动等，并对这些事件进行响应。在游戏中，用户的选择和操作需要被监听和处理，例如点击正确的垃圾分类选项。 4. **AJAX异步通信**：如果游戏需要获取实时的垃圾分类信息或者用户分数，我们可以使用AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）技术来实现后台与前端的数据交换，即使在不刷新页面的情况下也能更新内容。 5. **CSS样式控制**：为了使游戏界面更加吸引人，我们需要使用CSS（Cascading Style Sheets）来设置元素的布局、颜色、字体等样式。CSS3还提供了更多的动画效果，可以增强游戏的视觉体验。 6. **游戏逻辑设计**：开发一款游戏，需要设计其规则和流程。在这个垃圾分类游戏中，我们需要定义每一轮的问题、正确答案、用户选择的反馈、得分系统以及游戏结束条件等。 7. **用户界面（UI）设计**：良好的UI设计能提升用户体验。游戏的界面应该清晰易懂，按钮和提示信息应直观，同时保持一定的趣味性，激发用户参与的兴趣。 8. **响应式设计**：考虑到用户可能在不同设备上玩这个游戏，如手机、平板或电脑，我们需要确保游戏界面能在不同屏幕尺寸下正常显示，这需要采用响应式设计原理。 9. **错误处理**：良好的错误处理机制可以提升游戏的稳定性和用户满意度。我们需要考虑如何处理用户输入异常、网络问题或其他可能出现的错误情况。 10. **测试与调试**：在项目开发过程中，持续的测试和调试至关重要，以确保游戏的各个功能正常运行，没有逻辑错误或性能问题。 通过这个垃圾分类小游戏的开发，开发者不仅可以巩固JavaScript编程技能，还能学习到前端开发的实际应用，同时为环保事业做出一份贡献。

40种垃圾分类 （一万七千多张图片）数据集，已打好标签，可用与yolov训练模型。

《2023工训赛垃圾分类：Maixhub网站训练数据集详解》 在当今环保意识日益增强的时代，垃圾分类已经成为全球范围内的重要议题。2023年的工作训练比赛聚焦于垃圾分类，利用Maixhub网站提供的训练数据集，旨在提升人工智能在垃圾分类识别领域的技术能力。本文将深入探讨该数据集的内容及其在垃圾分类中的应用。 Maixhub，作为一个开源的人工智能模型开发平台，为开发者提供了丰富的训练资源。在这个特定的“垃圾分类”项目中，提供的数据集包含两个主要部分：`images`和`xml`。这两个部分对于训练深度学习模型至关重要。 `images`文件夹内包含了大量各类垃圾的图片，这些图片是训练图像识别模型的基础。每张图片都代表了一种特定的垃圾分类，例如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾。这些多样化的图像数据有助于模型学习并理解不同类型的垃圾特征，从而实现精准分类。图片的多样化不仅包括垃圾的不同种类，还涵盖了不同光照条件、角度、背景和拍摄质量，这样可以确保模型在实际应用中具有良好的泛化能力。 `xml`文件则包含了与`images`文件夹内图片相对应的标注信息。XML是一种结构化数据格式，用于描述图像中的对象及其属性。在这里，每个XML文件对应一张图片，记录了图像中垃圾物体的位置、大小以及类别标签。这些标注信息对于监督学习至关重要，因为它们为模型提供了“正确答案”，让模型知道哪些区域是目标垃圾，以及它们属于哪一类。 通过结合`images`和`xml`，开发者可以构建一个深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），来进行垃圾分类任务。CNN会学习从图像中提取特征，如边缘、形状和纹理。然后，通过与XML标注对比，模型可以学习到哪些特征与特定类别的垃圾相关。经过多轮迭代训练，模型会逐渐优化其分类能力，最终能够在新的、未见过的图像上准确预测垃圾类别。 在实际应用中，这样的模型可以被整合到智能垃圾桶或者移动设备的应用中，帮助用户识别并正确分类垃圾。此外，也可以用于城市环卫系统的自动化监控，提高垃圾分类的效率和准确性，推动循环经济的发展。 2023工训赛的垃圾分类数据集提供了全面的图像和标注资源，为AI开发者提供了一个良好的起点，以解决现实世界中的环境问题。借助Maixhub的数据集，我们可以期待更多创新解决方案的出现，助力垃圾分类这一环保事业的进步。

本项目开发了一个基于TensorFlow框架的智能垃圾分类系统，旨在提高传统垃圾分类的效率和准确性。此系统使用了先进的深度学习技术，特别是MobileNetV2模型，以实现高效且准确的垃圾图像分类。项目的最终目标是将这一技术应用于实际场景，如智能垃圾桶和移动应用程序，以促进环保和资源回收。 系统的开发过程包括多个关键步骤：首先，项目使用了Kaggle上提供的包含12,000张图像的垃圾分类数据集。这些图像涵盖了42种不同类型的垃圾，每类垃圾有300张图像。数据经过预处理，包括转换为RGB格式、调整大小至32x32像素，并分为8:2的比例划分成训练集和测试集。 在模型构建阶段，采用MobileNetV2作为基础架构，并通过追加全局平均池化层和两个密集层来完成分类任务，模型训练设置为10个时代，使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数。训练完成后，模型在测试集上达到了令人满意的准确率，并将训练好的模型保存为H5文件，便于后续使用。 此外，项目还开发了一个基于FastAPI的Web应用，允许用户通过简单的图形界面上传垃圾图像并获取分类结果，增强了用户交互体验。通过部署这一Web应用，系统

安卓期末大作业-垃圾分类助手（免积分下载） 压缩包内包含源代码，项目文档，apk文件，运行各个界面截图。app使用的是sqlite数据库，使用的核心类及其组件：Base Adapter，Fragment，View Pager，Alert Dialog.Builder，Option，Animation Draw able（关键帧动画），Media Player（视频），Count Down Timer（倒计时 广告页用），Spinner等 该分类助手的功能是管理员先登录进入后台界面，将数据录入数据库，管理员可进行增删改查操作，用户可在前台页面通过垃圾分类查垃圾也可通过垃圾查分类，可以浏览后台管理员录到数据库中的新闻。 该分类助手在上传头像时是通过跳转到手机图库选择照片，然后保存的时候是通过该图片的uri录入数据库，显示图片则是从数据库读取uri并显示。 以上所述功能均实现正常 详见 https://blog.csdn.net/weixin_59538558/article/details/131029604

艾科瑞特科技：计算机视觉-通用版垃圾分类图像分类（265种类别） 关键词：目标检测、目标跟踪、图像识别、图像分类、自然语言处理、自然语言分析、计算机视觉、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创 内容摘要： 基于265类生活垃圾标签体系和15万张图片数据的垃圾分类图像分类模型，具有广泛的应用场景。 居民小区垃圾分类指导：提供实时图像识别与分类建议。 公共场所垃圾投放指引：协助公众正确分类投放垃圾。 环卫工人垃圾收集辅助：快速识别与分拣不同种类垃圾。 城市管理部门垃圾监管：利用图像识别进行垃圾分类情况分析。 教育机构环保教学：利用垃圾分类图像进行科普教育。 社区宣传活动：展示不同垃圾种类的识别与分类方法。 垃圾处理厂分拣系统：自动化识别与分类垃圾，提高处理效率。 垃圾分类APP开发：为用户提供垃圾分类查询与指导服务。 垃圾分类竞赛与游戏：通过图像识别技术增强娱乐与教育性。 回收站点垃圾收集：精确分类回收各类可回收垃圾。 家庭垃圾分类助手：帮助家庭成员正确分类生活垃圾。 餐饮行业垃圾分类管理：确保厨余垃圾得到妥善处理。

将属于相同类别的垃圾图片放在一个文件夹中，在 garbage/ 目录下总共有40个文件夹。 第一大类：其他垃圾/ 0: "一次性快餐盒",1: "污损塑料",2: "烟蒂",3: "牙签",4: "破碎花盆及碟碗",5: "竹筷" 第二大类：厨余垃圾/ 6: "剩饭剩菜",7: "大骨头",8: "水果果皮",9: "水果果肉",10: "茶叶渣",11: "菜叶菜根",12: "蛋壳",13: "鱼骨" 第三大类：可回收物/ 14: "充电宝",15: "包",16: "化妆品瓶",17: "塑料玩具",18: "塑料碗盆",19: "塑料衣架",20: "快递纸袋",21: "插头电线",22: "旧衣服",23: "易拉罐",24: "枕头",25: "毛绒玩具",26: "洗发水瓶",27: "玻璃杯",28: "皮鞋",29: "砧板",30: "纸板箱",31: "调料瓶",32: "酒瓶",33: "金属食品罐",34: "锅",35: "食用油桶",36: "饮料瓶" 第四大类：有害垃圾/ 37: "干电池",38: "软膏",39: "过期药物"

主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。