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YOLOv11室内地面塑料袋目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘others’]
• 中文类别：[‘塑料袋’]
• 训练集：21 张
• 验证集：6 张
• 测试集：3 张
• 总计：30 张

📄 data.yaml 配置信息

该数据集提供了data.yaml文件，内容如下：

train:../train/imagesval:../valid/imagestest:../test/imagesnc:1names:['others']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集聚焦于室内及户外地面环境中透明塑料袋的识别与定位，真实还原了日常场景中塑料袋在木质地板、草地等不同材质表面的分布状态。通过多角度、多光照条件下的图像采集，有效覆盖了实际应用中可能出现的复杂背景与遮挡情况，为高精度目标检测模型的训练提供了高质量样本支持。

该数据集包含21张训练图像、6张验证图像和3张测试图像，共计30张，整体分布结构合理，能够充分满足模型训练、调优与性能评估的需求。训练集占比充足，保障模型学习能力；验证集与测试集规模适中，确保评估结果的稳定性和代表性，符合标准数据集构建规范。

标注工作严格按照目标边界进行框选，所有塑料袋均被清晰标注，标注框紧贴物体边缘，未出现明显偏移或漏标现象。标注标签与实际物体高度一致，尤其在透明材质与复杂背景交织的情况下仍保持较高的识别准确性，体现出良好的标注质量与专业性。

该数据集可广泛应用于城市环境治理、垃圾分类识别、智能清洁机器人导航等领域，特别适用于需要对透明或半透明废弃物进行精准识别的场景。其真实场景下的数据采集方式使其具备较强的落地潜力，有助于推动自动化垃圾识别与回收系统的智能化升级。
方式使其具备较强的落地潜力，有助于推动自动化垃圾识别与回收系统的智能化升级。

数据集下载

参考：小郭AI日志 https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticket=HHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc