智能垃圾识别训练数据

智能垃圾分类技术将会是人工智能在分类领域的一个重要的研究方向，一般的图像识别都会基于样本的特征进行分类，而这种样本在某些特征上相似，细节不一样。比如特定目标的人脸识别，就可以根据五官的相对距离来判断目标是否匹配。同样的，垃圾分类数据采集不仅需要大量的样本支持，还需要精确地分类以及多样性的采集方式，即多角度、多背景的复杂样本数据采集。

数据堂最新自制数据推荐：72000张 生活垃圾采集数据

72000张 生活垃圾采集数据
【生活垃圾采集数据】 总数据量72000张，室内室外多场景拍摄，且同一个垃圾多角度多背景拍摄，垃圾类型共分为七大类，超过120个子类。

数据规格：

数据量：72000张

垃圾类型：厨余垃圾、其他垃圾（干垃圾）、可回收垃圾、有害垃圾、大件垃圾、装修垃圾、电子废弃物；

厨余垃圾数据规模：分为5类垃圾，每类垃圾3000张，共计15000张；

其他垃圾（干垃圾）数据规模：分为4类垃圾，每类垃圾3000张，共计12000张；

可回收垃圾数据规模：分为6小类垃圾，每类垃圾3000张，共计18000张

有害垃圾数据规模：分为6小类垃圾，每类垃圾3000张，共计18000张；

大件垃圾数据规模：3000张；

装修垃圾数据规模：3000张；

电子废弃物数据规模：3000张；

采集环境：室内室外；

采集设备：手机；

采集多样性：同一个垃圾多角度多背景拍摄多张图片；

采集时间：2019年；

数据格式：jpg

敏感性：进行脱敏操作，不含敏感信息。

数据样例：

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