【导读】

如何用AI识别生活中复杂多样的塑料垃圾？如何高效利用图像分类模型提升回收分拣效率？今天带来一个专为塑料回收场景打造的高质量图像数据集——塑料垃圾图像分类数据集>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~

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一、塑料垃圾图像分类数据集

该数据集是一个专为训练图像分类模型识别不同类型塑料垃圾而设计的数据集，广泛适用于环保回收、智能垃圾桶、AI公益项目等场景。

它涵盖了生活中最常见的塑料种类，具有清晰的图像标签和多样的拍摄角度，是推动垃圾自动识别分类系统的重要基础资源。

• 数据集特点

共计 1,330 张高清实物图像

来源多样：实拍照片涵盖日常生活中的饮料瓶、洗护用品包装、塑料袋等

每张图像均由人工精细标注，确保高准确性

分类标签共 7 类：PET、HDPE、PVC 、LDPE、PP、PS、其他

• 场景样本多样化

在数据采集过程中，特别注重样本的背景复杂度与光照多样性，涵盖了：

• 户外自然光下的随手拍

• 回收站点、垃圾桶中的实际场景

• 室内统一背景的标准拍摄

• 不同角度与部分遮挡的挑战样本

极大增强了模型训练的泛化能力与鲁棒性

获取方式：

点击链接：www.coovally.com

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二、Coovally平台训练实测

该数据集已在 Coovally 平台完成集成，可一键调用分类模型如 ResNet、EfficientNet、ViT 等进行训练与验证。同时支持：

• 快速上传 & 自动预处理

• 训练过程可视化追踪

• 模型对比评估结果，一目了然！

• 千款模型+海量数据，一站式搞定！

Coovally 平台集成了超 1000+开源模型 和 300+真实数据集，助你摆脱传统开发过程中的各种“坑”：

• 无需手动下载模型或配置环境

• 支持常见视觉任务：分类、检测、分割、识别等

• 模型一键上线部署，快速融入实际系统

• 从训练到部署，全流程无门槛！

无论你是初学者、科研人员，还是企业工程师，Coovally 都能提供稳定高效的支持：

• 零配置开发环境（支持 PyTorch、TensorFlow）

• 智能调参系统，降低调试成本

• 云端分布式训练加速

• 训练结果支持导出或部署API服务

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平台链接：https://www.coovally.com

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三、总结

数据集为塑料垃圾自动识别任务提供了坚实基础，具备实用性强、应用场景广、训练效果显著等优点。它不仅是AI环保领域的重要尝试，也将为推动绿色回收、智能城市建设注入技术动力。

后续我还会继续分享更多优质数据集和训练经验，欢迎持续关注！