本文主要内容:详细介绍了垃圾桶满溢检测整个过程，从创建数据集到训练模型再到预测结果全部可视化操作与分析。

文末有数据集获取方式，请先看检测效果

• 现状

在当今城市化高速发展的背景下，随着人口密度的增加和垃圾产生量的急剧攀升，垃圾桶满溢现象日益频繁，给城市环境和居民生活带来了诸多不良影响。许多城市街道、公园、商业区和居民区等公共场所的垃圾桶时常出现满溢现象。这不仅使得原本整洁的城市环境变得脏乱不堪，而且溢出的垃圾还散发出难闻的气味，极大地影响了市民的日常生活质量。更为严重的是，长时间无人清理的满溢垃圾容易腐败，进而滋生细菌、病毒和有害生物，对人们的健康构成潜在威胁。

传统的垃圾处理溢出检测方式主要依赖于人工巡查，这种方式不仅效率低下，而且容易遗漏，无法满足现代城市管理对高效、精准监控的需求。在人力资源有限的情况下，很难实现全天候、无死角的监控，导致垃圾处理溢出问题得不到及时有效的解决。

因此，垃圾处理溢出问题已经成为制约城市可持续发展和居民生活质量提升的重要因素之一。为了有效应对这一挑战，开发和应用先进的垃圾溢出识别算法显得尤为重要。通过实时监控垃圾桶状态、精准识别并预警垃圾溢出，不仅可以提高城市管理的智能化水平，还可以及时清理垃圾、维护城市环境，从而提升城市形象和居民幸福感。

• 数据集来源

公开数据集。此数据集包含3个类别，分别为满溢的垃圾桶，未满溢的垃圾桶和垃圾，一共3349张图片，可用于检测垃圾桶是否满溢，也可以用于检测垃圾、垃圾箱等任务。

• 操作步骤与结果分析

1. 创建数据集：点击创建数据集，填入基本信息，上传图片数据压缩包和标签文件

     2. 模型训练：选择任务类型、模型算法以及实验参数。

若想增加数据，还可以点击增强算法，进行图像增强。

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3. 任务训练结束后，可查看任务是否成功及训练成功的指标数。

并查看训练/验证集的图片于标签类别数量，占比分布图。

还可查看混淆矩阵的可视化图像，用于展示模型在不同类别上的分类效果。混淆矩阵是一个n×n的矩阵，其中n为分类数目，矩阵的每一行代表一个真实类别，每一列代表一个预测类别，矩阵中的每一个元素表示真实类别为行对应的类别，而预测类别为列对应的类别的样本数。

还能看到不同标签类别的统计结果，包括精确率precision（precision）和召回率recall（recall）。

4. 模型转换：Coovally平台支持云边端转换，可转换成转换成onnx、TensorRT等格式。

5. 模型部署：模型部署完成后即可上传图片，进行预测。

6. 模型下载与分享：用户可根据自己的需求在Coovally平台进行下载和分享。

综上，本博文训练得到的YOLOv5s模型在数据集上表现良好，具有较高的检测精度可以在实际场景中应用。感兴趣的朋友可以关注我私信获取数据集。另外，Coovally是一个AI项目开发与应用平台，就是本博文演示部分的展示，目前Coovally平台在火热公测中，可以进行免费试用。

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