目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）

近期，小海带在空闲之余收集整理了一批垃圾分类数据集供大家参考。 整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！

目录

一、Kaggle 垃��分类图片数据集

二、垃圾分类数据集

三、塑料-纸张-垃圾袋合成图像数据集

四、垃圾溢出数据集

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>>>一起交流！互相学习！共同进步！

hr / h3 一、Kaggle 垃圾分类图片数据集/h3 blockquote p数据集下载链接：https://www.cvmart.net/dataSets/p p该数据集是图片数据，分为训练集85%（Train）和测试集15%（Test）。其中O代表Organic（有机垃圾），R代表Recycle（可回收）。/p /blockquote p img height="639" src="https://m.xiaogongju.com.cn/uploads/allimg/20250423/-250423013A41D.jpg" width="1080" //p h3 二、垃圾分类数据集/h3 blockquote p数据集下载链接：http://suo.nz/3gb5Jj/p p该数据集包含来自 12 个不同类别的生活垃圾的 15,150 张图像；纸、纸板、生物、金属、塑料、绿色玻璃、棕色玻璃、白色玻璃、衣服、鞋子、电池和垃圾。/p /blockquote p img height="596" src="https://m.xiaogongju.com.cn/uploads/allimg/20250423/-250423013A5O2.png" width="1032" //p h3 三、塑料-纸张-垃圾袋合成图像数据集/h3 blockquote p数据集下载链接：http://suo.nz/2i1p7K/p p该数据集包含塑料袋、纸袋和垃圾袋的合成图像。Bag Classes 文件夹分别包含每个图像类的 5000 张图像，而 ImageClassesCombined 文件夹包含所有组合的类的注释图像。注释采用 COCO 格式。/p /blockquote p img height="594" src="https://m.xiaogongju.com.cn/uploads/allimg/20250423/-250423013AKF.png" width="1030" //p h3 四、垃圾溢出数据集/h3 blockquote p数据集下载链接：http://suo.nz/2iM1Dd /p /blockquote p img height="458" src="https://m.xiaogongju.com.cn/uploads/allimg/20250423/-250423013AWF.png" width="628" //p hr / h2【算法创新&算法训练&论文投稿】相关链接/h2 hr / h2✨【YOLO创新算法尝新系列】✨/h2 h3 美团出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming（超越YOLOv7、v8）/h3 h3 官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦（尖端SOTA模型）/h3 h3 改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度（涨点必备）/h3 h3 ————————————【重磅干货来袭】————————————/h3 h3 一、主干网络改进（持续更新中）/h3 h3 1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）/h3 h3 2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）/h3 h3 3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）/h3 h3 4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet（Transformer）/h3 h3 5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）/h3 h3 6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）/h3 h3 7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层/h3 h3 8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 二、轻量化网络（持续更新中）/h3 h3 1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）/h3 h3 2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet（轻量级CPU网络）/h3 h3 3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3（降参提速）/h3 h3 4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2/h3 h3 5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 三、注意力机制（持续更新中）/h3 h3 1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制/h3 h3 2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制/h3 h3 3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制/h3 h3 4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制/h3 h3 5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention（提升涨点）/h3 h3 6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention/h3 h3 7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM（涨点神器）/h3 h3 8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention/h3 h3 9.​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA（单幅图像超分辨率）/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 四、检测头部改进（持续更新中）/h3 h3 1.魔改YOLOv5/v7高阶版（魔法搭配+创新组合）——改进之结合解耦头Decoupled_Detect/h3 h3 2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 五、空间金字塔池化（持续更新中）/h3 h3 1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）/h3 h3 2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 六、损失函数及NMS改进（持续更新中）/h3 h3 1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss/h3 h3 2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU/h3 h3 3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU/h3 h3 4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 七、其他创新改进项目（持续更新中）/h3 h3 1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）/h3 h32.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）/h3 h3 3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（低分辨率图像和小目标涨点明显）/h3 h3 4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数/h3 h3 5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 八、算法训练相关项目（持续更新中）/h3 h3 1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）/h3 h3 2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT（中文版）/h3 h3 3.深度学习之语义分割算法（入门学习）/h3 h3 4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）/h3 h3 5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt/h3 h3 6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小/h3 h37.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具/h3 h3 8.YOLOv5结合人体姿态估计/h3 h3 9.超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）/h3 h3 10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）/h3 h3 11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）/h3 h3 12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 九、数据资源相关项目（持续更新中）/h3 h31.目标检测算法——小目标检测相关数据集（附下载链接）/h3 h32.目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）/h3 h33.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）/h3 h34.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)/h3 h35.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）/h3 h36.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）/h3 h37.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）/h3 h38.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）/h3 h39.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）/h3 h310.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）/h3 h311.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）/h3 h312.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）/h3 h313.目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）/h3 h314.目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）/h3 h315.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）/h3 h316.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2（附下载链接）/h3 h317.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）/h3 h318.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）/h3 h319.收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）/h3 h320.目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）/h3 h321.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2（附下载链接）/h3 h322.收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）/h3 h323.自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）/h3 h324.自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）/h3 h325.自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 十、论文投稿相关项目（持续更新中）/h3 h3 1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）/h3 h3 2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）/h3 h3 3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程/h3 h3 4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊（含选刊必备神器）/h3 h3 5.论文投稿指南——SCI选刊/h3 h3 6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板/h3 h3 7.人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）/h3 h3 8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术/h3 h3 9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域/h3 h3 10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术/h3 h3 11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用/h3 h3 12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑/h3 h3 13.目标检测算法——深度学习知识简要普及/h3 h3 14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍/h3 h315.目标检测算法——为什么我选择PyTorch？/h3 h3 16.知识经验分享——超全激活函数解析（数学原理+优缺点）/h3 h3 17.知识经验分享——卷积神经网络（CNN）/h3 h3 18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）/h3 h3 19.海带软件分享——日常办公学习软件分享（收藏）/h3 h3 20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳/h3 h3 21.论文投稿指南——中文核心期刊/h3 h3 22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊/h3 h3 23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术）/h3 h3 24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）/h3 h3 25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术3）/h3 h3 26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术）/h3 h3 27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术2）/h3 h3 28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术3）/h3 h3 29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业）/h3 h3 30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业2）/h3 h3 31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业3）/h3 h3 32.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第1期）/h3 h3 33.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第2期）/h3 h3 34.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第3期）/h3 h3 35.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第4期）/h3 h3 36.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第5期）/h3 h3 37.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第6期）/h3 h3 38.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第7期）/h3 h3 39.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第8期）/h3 h340.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院3区）/h3 h341.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域（中科院2区）/h3 h342.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域（中科院1区）/h3 h343.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究（中科院4区）/h3 h344.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学（中科院2区）/h3 h345.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学（中科院3区）/h3 h346.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能（中科院4区）/h3 h347.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域（中科院4区）/h3 h348.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：软件工程（中科院4区）/h3 h349.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：人工智能（中科院2区）/h3 h350.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院4区）/h3 h351.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统（中科院4区）/h3 h3 持续更新中……/h3 h3 关于YOLO算法改进&论文投稿可关注并留言博主的CSDN/QQ/h3 h3 /h3 h3 /h3 h3 >一起交流！互相学习！共同进步！