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该数据集专注于非法倾倒场景的计算机视觉任务，为相关深度学习模型开发提供基础数据支撑。

类别

Classes (7) 类别（7） dump 垃圾场 furniture 家具 mattress 床垫 pallet 托盘 rubbish 垃圾 trolley 手推车 tyre 轮胎

数据集核心信息

数据三要素概述

一、类别设计

• 覆盖非法倾倒场景核心物品：针对日常非法倾倒中常见的垃圾场、家具、床垫等 7 类物品，分类精准且贴合实际应用场景。

• 适配目标检测任务：类别划分清晰，可有效帮助模型学习不同倾倒物的外观特征，避免类别混淆。

二、数据数量

• 样本规模充足：2198 张图像为模型训练提供了丰富的样本基础，减少因数据量不足导致的模型过拟合问题。

• 满足基础开发需求：可支撑中小规模目标检测模型的开发与优化，为算法迭代提供数据保障。

三、应用价值

• 城市治理层面：集成到监控系统后，能替代部分人工巡检工作，提升非法倾倒行为的发现效率。

• 环保执法层面：为执法人员提供可视化的物品识别结果，辅助快速判定非法倾倒规模与性质。

• 技术研发层面：为科研人员和企业提供标准化的非法倾倒场景数据，推动相关检测技术的创新。