本文详细介绍了一个基于YOLOv11的水面垃圾检测系统的搭建与实现方法。项目实现了精确、高效多类别垃圾的自动识别，提供了可视化结果和友好的操作界面，适用于水面污染治理和环保监测等领域，具体步骤包括了环境配置、模型训练以及最终评估等方面的知识。它还包括对未来的工作方向和发展前景的展望。 适合人群：具有一定Python编程基础的研究人员或者相关行业技术人员。 使用场景及目标：①自动化识别水域中的污染物及其定位信息；②通过可视化手段展示模型的效果表现，如准确率、召回率等相关数值。 其它：该文档包含了项目的详细流程记录、关键源码样例和重要提醒等。

垃圾检测数据集，2000张，共5类

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。

只需要OPENCV460的垃圾检测，YOLO4TINY，基于YOLO4TINY模型

水下垃圾检测数据集.zip

1、VOC水下垃圾检测数据集，几千张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，包含许多不同类型的海洋垃圾的图像；数据场景丰富；类别为metal、wood、platstic、rubber、cloth等多个类别目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

水面垃圾检测图像数据集（VOC标签，563张，两类目标）.zip

AGC-Nuvi回收网 AI Grand Challenge 2020第三回合的有效垃圾检测模型Nuvilabs解决方案。 要检测的类是： 燃烧 纸 钢 玻璃 塑料 塑料袋 发泡胶 食物 用法 下载预训练的模型 wget --load-cookies /tmp/cookies.txt "https://docs.google.com/uc?export=download&confirm=$(wget --quiet --save-cookies /tmp/cookies.txt --keep-session-cookies --no-check-certificate 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=1LnCw4L8RnM3qM96czxTTsOHn3xAKEpya' -O- | sed -rn 's/.*confirm=(

水面垃圾目标检测数据集1000张，实际的项目数据集，已标注，水面垃圾目标检测

水面垃圾目标检测数据集1000张，实际的项目数据集，已标注，水面垃圾目标检测