垃圾分类技术的新视野_trashnet数据集属于什么类别

垃圾自动分类是一种基于 AI 技术的环境保护和资源回收的创新方法。该系统通过使用视觉识别和机器学习算法，能够自动辨别和分类不同种类的垃圾，例如可回收物、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾。

垃圾自动分类系统通常采用计算机视觉技术，通过摄像头或传感器获取垃圾图像，然后利用深度学习模型对这些图像进行分析和分类。训练模型的过程包括大量的垃圾图像数据集，以便系统能够学习和识别各种不同类型的垃圾。

本文将介绍一系列数据集，涵盖了生活垃圾、口罩垃圾、水下垃圾和野外垃圾等四大类别。这些资源有助于研究者和开发者深入研究垃圾分类技术，为环境检测和城市治理提供了关键的技术支持，为构建更智慧、可持续的城市环境做出积极贡献。

生活垃圾

Garbage Classification (12 classes)

该数据集是生活垃圾分类数据集，共 15150 张图片，分 12 个类：paper, cardboard, biological, metal, plastic, green-glass, brown-glass, white-glass, clothes, shoes, batteries, and trash。

下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/mostafaabla/garbage-classification

Trashnet

Trashnet 是一个较小众的生活垃圾分类数据集，共 2527 张图片，分为 6 大类：glass（501）、 paper（594） 、cardboard（403）、plastic（482）、 metal（410）、trash（ 137）。

项目链接：https://github.com/garythung/trashnet

AquaTrash

AquaTrash 垃圾识别数据集包含 369 张垃圾图像，分为 4 个类别：glass，paper，metal，plastic。其中每张图片都是手动标注，以便准确检测，总共有 470 个边界框。

项目链接：https://github.com/Harsh9524/AquaTrash

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666016420300244?via%3Dihub

论文名称：AquaVision: Automating the detection of waste in water bodies using deep transfer learning

Domestic Trash / Garbage Dataset

该数据集由印度 DataCluster 实验室收集，超 2000  位众包贡献者在 500 多个城市中采集了 9000 多张常见垃圾图片，包括白天、夜晚、不同距离、不同视点等各种条件下的场景，其中99.9% 图像高清及以上（1920x1080 及以上）。

用途：垃圾检测、物料分类、垃圾分拣、废物分离等。

下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/dataclusterlabs/domestic-trash-garbage-dataset

口罩垃圾

Masks Dataset | Unattended Mask Images

DataCluster 实验还收集一个口罩垃圾数据集（Masks Dataset | Unattended Mask Images），超 1200  位众包贡献者在 900 多个城市中采集了 7000 多张常见垃圾图片，包括白天、夜晚、不同距离、不同视点等各种条件下的场景，其中99.9% 图像高清及以上（1920x1080 及以上）。 

用途：Mask detection, Mask segregation, Trash Mask detection, etc.

下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/dataclusterlabs/masks-dataset

水下垃圾

Trash-ICRA19

该数据集共 5700 张图片。

论文标题：Trash-ICRA19: A Bounding Box Labeled Dataset of Underwater Trash

下载地址：https://conservancy.umn.edu/handle/11299/214366

野外垃圾

TACO

TACO 是一个不断扩充的野外垃圾图像数据集，包含在树林、道路和海滩等不同环境下拍摄的垃圾图像。

论文标题：TACO: Trash Annotations in Context for Litter Detection

论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.06975

项目链接：https://github.com/pedropro/TACO

下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/kneroma/tacotrashdataset/data

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