YOLO格式垃圾分类数据集开源资源大全：探索免费和可用的数据集

# 1. YOLO格式垃圾分类数据集概述

YOLO（You Only Look Once）格式是一种流行的图像数据集格式，专门用于训练和评估目标检测模型。对于垃圾分类任务，YOLO格式数据集提供了大量带注释的垃圾图像，这些图像可用于训练机器学习模型以识别和分类各种类型的垃圾。

YOLO格式数据集通常包含以下信息：

- 图像文件：包含垃圾图像。
- 注释文件：包含每个图像中垃圾对象的位置和类别标签的边界框。
- 类别标签：垃圾对象的类别，例如塑料、纸张、金属等。

# 2. 免费的YOLO格式垃圾分类数据集

### 2.1 Kaggle数据集

Kaggle是一个数据科学和机器学习社区，提供各种数据集和竞赛。它托管了两个免费的YOLO格式垃圾分类数据集：

#### 2.1.1 Garbage Classification Dataset

**数据集统计：**

- 图像数量：12,000
- 类别数量：12

**下载链接：** https://www.kaggle.com/datasets/nicapotato/garbage-classification

**数据集特点：**

- 图像质量良好，多样性高。
- 类别包括：纸张、塑料、金属、玻璃、有机物等。
- 提供了详细的标签信息，包括类别、边界框和掩码。

#### 2.1.2 TrashNet

**数据集统计：**

- 图像数量：5,000
- 类别数量：6

**下载链接：** https://www.kaggle.com/datasets/jangedoo/trashnet

**数据集特点：**

- 图像主要来自公共垃圾桶。
- 类别包括：纸张、塑料、金属、玻璃、有机物和不可回收物。
- 提供了图像的原始大小和缩小版本。

### 2.2 Google AI数据集

Google AI也提供了两个免费的YOLO格式垃圾分类数据集：

#### 2.2.1 Open Images Dataset

**数据集统计：**

- 图像数量：900万
- 类别数量：600

**下载链接：** https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html

**数据集特点：**

- 大型且多样化的数据集，包含各种物体和场景。
- 其中包含大量垃圾分类相关的图像，但需要手动筛选。
- 提供了详细的标签信息，包括类别、边界框和掩码。

#### 2.2.2 TrashNet Challenge Dataset

**数据集统计：**

- 图像数量：10,000
- 类别数量：6

**下载链接：** https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/object_detection/trash

**数据集特点：**

- 专门为垃圾分类任务设计的挑战数据集。
- 类别包括：纸张、塑料、金属、玻璃、有机物和不可回收物。
- 提供了图像的