目标检测数据集(YOLOV5目录格式)：小型垃圾检测数据（4类别，包含训练集、验证集）

项目包含：小型垃圾检测数据（4类别，包含训练集、验证集），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为2048*1365的RGB图片，图像分辨率极大。数据集是生活中常见的四种垃圾，背景均为马路、草丛等等，边界框标注清晰，图像完整。标注格式为yolo的相对坐标 【数据集介绍】垃圾检测图像数据，4类别：纸张、金属、塑料、玻璃 【数据总大小压缩后】96 MB（数据分为分为训练集和验证集） 训练集datasets-images-train：296张图片和296个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：73张图片和73个标签txt文件组成 【txt类别文本文件】4类别txt文本信息 为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行