生活垃圾数据集YOLO版

基于yolov5+PyQt5实现水下垃圾检测源码(带GUI界面+模型+数据集(5328张)+评估指标曲线+操作使用说明.zip 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

我们都知道，大量的塑料存在于我们的海洋中。这种废物的发生之一是它冲刷在我们的海滩上。幸运的是，许多社区组织活动清理这些海滩。"欧洲环境局"开发了"海洋垃圾观察"应用程序，以跟踪所有努力，以保持我们的海滩清洁。这一目标是加强欧洲的知识，为欧洲的决策提供支持。 MLW_Data.csv MLW_Meta.csv

5类垃圾（纸板、纸张、金属、塑料、玻璃）数据集（每类500张照片左右） 5类垃圾（纸板、纸张、金属、塑料、玻璃）数据集（每类500张照片左右）

深度学习—水面垃圾数据集 图片515张 用于训练水面垃圾的自动目标检测

本项目将采用深度学习的方法，搭建一个垃圾分类识别的训练和测试系统，实现智能化垃圾分类。目前，基于ResNet18的垃圾分类识别，在垃圾数据集dataset2，训练集的Accuracy在94%左右，测试集的Accuracy在92%左右。支持常用的分类模型，如resnet18,resnet50,mobilenet_v2,googlenet等 原文地址《垃圾分类数据集+垃圾分类识别训练代码(Pytorch)》：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126419147

垃圾数据集_DATASET.7z

数据集格式：Pascal VOC格式(包含jpg图片，对应的xml，对应yolo格式txt， 图片数量(jpg文件个数)：14963 标注数量(xml文件个数)：14963 txt数量(yolo格式txt)：14963 类别文件名文件：1个 标注类别数：44,类别为全英文 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：垃圾分类一共44类，都是全英文标签不用担心中文乱码问题，并提供中英文标签 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

voc数据集，还有个人收集的未标注数据，如果需要请留言

包括图片和标注（xml文件和txt文件）