基于ai53_19/garbage_datasets的垃圾识别模型技术研讨会会议纪要

基于ai53_19/garbage_datasets的垃圾识别模型技术研讨会会议纪要

【免费下载链接】垃圾分类数据集 项目地址: https://ai.gitcode.com/ai53_19/garbage_datasets

会议基本信息

项目	详情
会议主题	垃圾识别模型技术研讨会
会议时间	2025年X月X日 09:00-11:30
参会人员	算法团队(5人)、数据标注团队(3人)、产品团队(2人)
会议地点	线上会议室(Zoom)
记录人	XXX
会议目标	1. 分析现有数据集质量与模型性能瓶颈 2. 确定数据集优化方案 3. 制定模型迭代计划

一、项目背景与数据集概况

1.1 项目背景

随着智慧城市建设推进，垃圾分类智能化需求日益迫切。ai53_19/garbage_datasets项目旨在构建高精度垃圾识别模型训练数据集，支撑智能分类设备研发。目前已完成第一版数据集构建，需通过技术研讨优化模型性能。

1.2 数据集核心指标

指标项	具体数据	说明
类别数量	40个细分类别	包含快餐盒、污损塑料、烟头、牙签等
样本总量	37681张	训练集19028张，验证集18653张
标注格式	YOLO格式	每个样本包含边界框坐标与类别ID
数据来源	真实场景采集	商场、社区、写字楼等12类场景
数据集版本	v1.0	发布日期2024-06-01

1.3 数据集结构

二、当前模型性能分析

2.1 基础性能指标

模型	准确率	召回率	mAP@0.5	推理速度(ms)
YOLOv5s	0.82	0.78	0.85	128
YOLOv8m	0.89	0.85	0.91	215
自研模型	0.86	0.83	0.88	186

2.2 类别性能差异

关键问题：

1. 厨余垃圾识别准确率最低(76%)，主要受样本多样性不足影响
2. 小目标类别(如牙签、烟头)召回率<60%
3. 相似类别混淆严重(如塑料碗/快餐盒F1值0.68)

三、数据集质量问题讨论

3.1 标注质量问题

问题类型	占比	典型案例
边界框偏移	8.3%	金属食品罐标注不完整
类别错误	4.7%	误将"洗发水瓶"标为"化妆品瓶"
漏标注	3.2%	多物体图像中遗漏小目标
标注格式错误	1.5%	YOLO坐标超出[0,1]范围

3.2 数据分布问题

1. 场景覆盖不足：夜间场景样本仅占5.2%
2. 类别不平衡："易拉罐"样本量(1200)是"药膏"样本量(180)的6.7倍
3. 角度多样性：俯视角样本占比达72%，侧视角样本不足

四、技术方案决议

4.1 数据集优化计划

阶段	任务内容	时间节点	负责人
第一阶段	标注错误修正(优先级P0)	2周内	数据团队-LW
第一阶段	小目标增强算法开发	3周内	算法团队-ZH
第二阶段	新增5000张夜间场景样本	4周内	采集团队-WX
第二阶段	类别平衡处理(过采样稀有类别)	2周内	算法团队-LM
第三阶段	数据集v2.0版本发布	6周后	项目经理-CY

4.2 模型优化路线图

1. 短期优化(1个月)：

   • 基于现有数据集进行迁移学习
   • 优化损失函数(引入Focal Loss解决类别不平衡)
   • 实施Test Time Augmentation(TTA)

2. 中期优化(2-3个月)：

   • 基于优化后数据集重新训练
   • 模型结构改进(增加小目标检测头)
   • 知识蒸馏压缩模型体积

3. 长期优化(3个月以上)：

   • 多模态融合(引入红外特征提升夜间识别)
   • 增量训练框架构建
   • 端侧部署优化(INT8量化)

4.3 资源需求

资源类型	具体需求	用途
标注人力	5人×2周	错误修正与新增标注
GPU资源	Tesla V100(32GB)×2台	数据增强与模型训练
采集设备	带红外摄像头的采集车2台	夜间场景数据采集
标注工具	LabelStudio企业版	复杂场景标注效率提升

五、会议决议与后续行动

5.1 关键决议

1. 一致同意优先优化标注质量，启动"标注质量提升月"活动
2. 通过数据集v2.0优化方案，新增样本聚焦于夜间场景与稀有类别
3. 确定以YOLOv8m为基础模型进行优化，目标mAP@0.5提升至0.95
4. 建立双周数据质量评审机制，跟踪优化效果

5.2 行动项清单

编号	任务描述	负责人	截止日期
ACT-001	输出详细标注修正指南	LW	3个工作日
ACT-002	开发小目标检测增强算法	ZH	2周
ACT-003	制定夜间场景采集方案	WX	1周
ACT-004	搭建模型性能监控看板	LM	5个工作日
ACT-005	安排下次技术研讨会	CY	2周后

六、附录：数据集核心参数

6.1 类别定义(部分)

ID	英文名称	中文名称	样本数量	典型特征
0	FastFoodBox	快餐盒	980	长方形/一次性/多为白色
2	Cigarette	烟头	320	小尺寸/圆柱形/滤嘴特征
7	Bone	骨头	850	不规则形状/白色纹理
23	Can	易拉罐	1200	圆柱形/金属反光
37	DryBattery	干电池	210	圆柱形/有正负极标识

6.2 数据集使用规范

1. 数据集获取：git clone https://gitcode.com/ai53_19/garbage_datasets
2. 数据加载示例：

from PIL import Image
import numpy as np

def load_garbage_data(image_path, label_path):
    # 加载图像
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    # 加载YOLO格式标签
    with open(label_path, 'r') as f:
        labels = np.array([list(map(float, line.strip().split())) 
                          for line in f.readlines()])
    return img, labels

3. 数据集授权：CC BY 4.0协议，商业使用需联系团队授权

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下次会议预告：《垃圾识别模型增量训练技术方案》专题研讨
会议材料归档：/ai53_19/garbage_datasets/docs/meeting_minutes/20250X0X/
联系方式：tech@garbage-dataset.com

【免费下载链接】垃圾分类数据集 项目地址: https://ai.gitcode.com/ai53_19/garbage_datasets