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?payreadticketHHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc