目标检测开源数据集汇总2

带来垃圾分类、水下垃圾/口罩垃圾/烟头垃圾检测等数据集

AquaTrash垃圾识别数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2CdMGi

该数据集包含 369 张用于深度学习的垃圾图像。总共有 470 个边界框。共有 4 类 {(0: glass), (1:paper), (2:metal), (3:plastic)}

口罩垃圾检测

数据集下载链接：http://suo.nz/2CYpbL

这个数据集是一个极具挑战性的集合，包含从 1200 多个城市和农村地区捕获和众包的 7000 多张原始 Masks 图像，其中每张图像都由DC Labs 的计算机视觉专业人员手动审查和验证。

数据集大小：7000+
捕获者：超过 1200 多个众包贡献者
分辨率：99% 图像高清及以上（1920x1080 及以上）
地点：拍摄于印度 900 多个城市
多样性：各种照明条件，如白天、夜晚、不同的距离、观察点等
使用设备：2020-2021 年使用手机拍摄
用途：口罩检测、口罩隔离、垃圾口罩检测等

烟头垃圾数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2KuC0k

该数据集由一组 2200 张合成合成的地面香烟图像组成。它专为训练 CNN（卷积神经网络）而设计。

注释：带有自定义类别的分段对象检测 COCO 格式。合成：图像由自定义代码自动合成，利用 Python 图像库将随机比例、旋转、亮度等应用到前景切口地点：地上和烟头的照片是在得克萨斯州奥斯汀拍摄的相机： iPhone 8，原始像素分辨率 3024 x 4032

水下垃圾检测数据集

数据集下载链接：http://suo.nz/2RkRCH

该数据来自 J-EDI 海洋垃圾数据集。构成该数据集的视频在质量、深度、场景中的对象和使用的相机方面差异很大。它们包含许多不同类型的海洋垃圾的图像，这些图像是从现实世界环境中捕获的，提供了处于不同衰减、遮挡和过度生长状态的各种物体。此外，水的清晰度和光的质量因视频而异。这些视频经过处理以提取 5,700 张图像，这些图像构成了该数据集，所有图像都在垃圾实例、植物和动物等生物对象以及 ROV 上标有边界框。