目标检测-海洋垃圾检测数据集-1000张图-+对应VOC-COCO-YOLO三种格式标签+数据集划分脚本

● 数据集介绍：海洋垃圾检测数据集，真实拍摄海洋海底场景高质量垃圾检测图片数据，涉及场景丰富，比如海底塑料垃圾数据、海底铁制品罐状垃圾数据、海底纸张垃圾数据、海洋生物和海底垃圾同框数据、海底探索仪器和海底垃圾同框数据、海底打光拍摄图像数据等。数据标签包括plastic 垃圾, bio 生物, rov 水下探测器, metal 金属制品, paper 纸张, wood 木头, rubber 手套, timestamp 时间条, unknown 未知 九个标签； ● 适用实际项目应用：海底监控场景下海洋垃圾检测项目，以及作为海底监控场景通用垃圾检测数据集场景数据的补充； ● 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练； ● 附赠训练示例：提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果供参考； 注意：由于数据集资源超过 1G，故托管在百度网盘 ### 目标检测-海洋垃圾检测数据集-1000张图-+对应VOC-COCO-YOLO三种格式标签+数据集划分脚本 #### 数据集介绍 该数据集是专为海洋垃圾检测任务设计的真实海洋海底场景高质量图片集合。数据集中的图片覆盖了多种海洋环境下的垃圾种类，例如海底塑料垃圾、铁制罐装垃圾、纸张垃圾等，并且还包含了海洋生物与垃圾同框、水下探测设备与垃圾同框等多种复杂场景。这样的多样性有助于提高模型的泛化能力，使模型能够更好地适应实际应用场景中的复杂情况。 数据集中包含的具体标签如下： - **plastic（塑料）**：指海洋中的各种塑料制品垃圾。 - **bio（生物）**：指海洋中的各种生物。 - **rov（水下探测器）**：指的是水下机器人或探测设备。 - **metal（金属）**：指海洋中的金属制品垃圾。 - **paper（纸张）**：指海洋中的纸张类垃圾。 - **wood（木材）**：指海洋中的木质材料垃圾。 - **rubber（橡胶）**：通常指的是橡胶手套等物品。 - **timestamp（时间戳）**：可能用于标记照片拍摄的时间点。 - **unknown（未知）**：对于无法明确分类的物体使用此标签。 #### 数据集特点 1. **多样化的应用场景**：该数据集不仅适用于特定的海洋垃圾检测项目，还可以作为海底监控场景下的通用垃圾检测数据集的补充，为研究人员提供更多样化的训练数据。 2. **高质量的数据标注**：采用LabelImg软件进行数据标注，确保了标注的质量。同时提供了VOC（XML）、COCO（JSON）、YOLO（TXT）三种常见的目标检测数据集格式，便于不同研究者根据自己的需求选择合适的格式进行数据处理与算法训练。 3. **便捷的数据集划分脚本**：随数据集一同提供的脚本可以帮助用户快速完成数据集的划分工作，方便进行交叉验证实验。 4. **跨平台的支持**：除了提供YOLOv8和YOLOv5的一键训练脚本外，还特别提供了对GPU、CPU及Mac平台（M芯片）的支持，这极大地提高了数据集的可访问性和实用性，使得不同硬件条件的研究人员都能轻松上手进行模型训练。 #### 使用案例 - **海底监控场景**：针对海洋生态环境保护的实际需求，可以利用该数据集训练出专门用于监测海洋垃圾的AI模型，实现对海洋污染的实时监控与评估。 - **教育与科研用途**：该数据集可用于学术研究，帮助学生和研究人员深入理解海洋垃圾检测技术的应用，并为他们提供一个良好的学习平台。 #### 结论 总而言之，该海洋垃圾检测数据集因其丰富的场景、高质量的标注以及多样的支持特性，成为了一个非常有价值的研究资源。无论是对于希望解决实际问题的专业人士还是希望深入了解这一领域的学生来说，它都提供了极好的学习和实践机会。此外，数据集还附带了一键训练脚本和训练结果日志，这些额外的支持资料有助于新手更快地入门并开展自己的项目。