机器学习-[数据集][目标检测]城市道路垃圾检测数据集5266张33类别重制版

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：5266
标注数量(xml文件个数)：5266
标注数量(txt文件个数)：5266
标注类别数：33
标注类别名称:["xiangyanhe","yilaguan","zhi","other","lajidui","weishengzhi","suliao","zhihe","suliaobei","shuye","xiguan","guopi","yantou","kouzhao","shoutidai","pingzi","bu","zhidai","gutou","zhiwan","caiye","paomo","dahuoji","zhibei","pinggai","shitou","shepidai","zhixiang","xiyiyehe","zhuhe","jinshu","guan","kuaizi"]
每个类别标注的框数：
bu（布条） 框数 = 113
caiye （菜叶）框数 = 7
dahuoji （打火机）框数 = 20
guan （管子）框数 = 27
guopi （国平）框数 = 53
gutou （骨头）框数 = 17
jinshu （金属制品）框数 = 27
kouzhao （口罩）框数 = 384
kuaizi （筷子）框数 = 29
lajidui （垃圾堆）框数 = 112
other （其他垃圾）框数 = 431
paomo （泡沫）框数 = 96
pinggai （瓶盖）框数 = 36
pingzi （瓶子）框数 = 345
shepidai （蛇皮袋）框数 = 19
shitou （石头）框数 = 21
shoutidai （手提袋）框数 = 29
shuye （树叶）框数 = 37
suliao （塑料类）框数 = 1901
suliaobei （塑料杯）框数 = 73
weishengzhi （卫生纸）框数 = 585
xiangyanhe （香烟盒）框数 = 686
xiguan （吸管）框数 = 1
xiyiyehe （洗衣液盒）框数 = 31
yantou （烟头）框数 = 229
yilaguan （易拉罐）框数 = 155
zhi （纸类物品）框数 = 804
zhibei （纸杯）框数 = 41
zhidai （纸袋）框数 = 126
zhihe （纸盒）框数 = 367
zhiwan （纸碗）框数 = 65
zhixiang （纸箱）框数 = 25
zhuhe （竹盒）框数 = 5
总框数：6897
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注