该数据集包含了 2507 个生活垃圾图片。 将数据集分成玻璃(glass)、纸(paper)、硬纸板(cardboard)、塑料垃圾分类数据集+模型+训练代码
基于 Python 的 OpenCV 库进行图像相关处理,使用 Numpy 库进行相关数值运算,使用 Keras 等框架建立深度学习模型等。
2.1 介绍数据集
该数据集包含了 2507 个生活垃圾图片。数据集的创建者将垃圾分为了 6 个类别,分别是:
| 序号 | 中文名 | 英文名 | 数据集大小 |
| ---: | -------: | --------: | ------------: |
| 1 | 玻璃 | glass | 共 497 个图片 |
| 2 | 纸 | paper | 共 590 个图片 |
| 3 | 硬纸板 | cardboard | 共 400 个图片 |
| 4 | 塑料 | plastic | 共 479 个图片 |
| 5 | 金属 | metal | 共 407 个图片 |
| 6 | 一般垃圾| trash | 共134 个图片 |
模型的建立
本次实验采用Vgg16模型
玻璃纸硬纸板塑料金属一般垃圾分类数据集Keras框架深度学习模型Vgg16说明训练程序源代码.zip
(41.89 MB, 需要: RMB 29 元)


雷达卡




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