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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-22 · 当前星标 ★ 775
核心亮点
- 提供实例分割级掩码标注，可直接用于 Mask R-CNN 等分割模型训练
- 图像采集自真实户外场景，含遮挡、小目标、杂乱背景，贴近落地难度
- 附带 Notebook 示例，涵盖数据加载、类别分布统计与标注可视化，上手成本低
不足之处
- 数据集规模与类别长尾分布不均，稀有类别样本偏少，需自行补充数据
- Notebook 形式为主，缺少封装好的训练/评测流水线，工程化程度有限
适用场景
- 城市道路与公园垃圾巡检视觉模型训练
- 环保机器人或无人机捡拾目标检测
- 垃圾分类算法在非受控场景下的泛化评测
替代项目
Waste Classification Data、TrashNet、COCO
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