塞利纳斯大学 发布 WaDaBa Dataset 数据集, 应用在 废物管理、深度学习 领域

塞利纳斯大学 本次发布的数据集 WaDaBa Dataset, WaDaBa数据集由塞利纳斯大学科学与文学学院等机构创建，旨在通过深度学习技术解决塑料废物分类问题。该数据集包含4000张高分辨率RGB图像，涵盖五种树脂识别码（RIC）类别：PET、PE-HD、PP、PS和其他。数据集通过数据增强技术扩展至11000张图像，以解决类别不平衡问题。数据集的创建过程包括图像采集、标注和数据增强，最终用于训练和测试深度学习模型，特别是YOLO系列模型。该数据集的应用领域主要集中在废物管理和回收，旨在通过自动化技术提高塑料废物分类的效率和准确性。

查看WaDaBa Dataset

README 内容： 

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。