数据集介绍

随着现代人对卫生和效率要求的提升，食堂的清洁自动化成为重要发展方向。然而，目前自动化餐盘清洁检测的解决方案在识别精度和实时性上存在不足。现有的数据集多局限于实验室环境，缺乏真实使用场景的多样性。本数据集旨在通过丰富的图像数据提升检测系统的识别能力和适应性。数据采集中，我们使用高分辨率相机在多种食堂环境下收集真实餐盘图像，以覆盖不同光照、角度、餐具种类的情况。质量控制通过多轮专家标注和一致性审核确保精确性和可靠性。标注团队由图像处理和机器学习专家组成。数据经过图像增强与预处理步骤，包括标准化与分割，最终以分层文件夹形式存储为JPG文件。该数据集特色在于标注精度高于95％，一致性检查结果表明误差小于1％。采用创新的混合增强技术，提升了数据的多样性和通用性，显著提高了检测模型的预测准确度。与现有同类数据集相比，我们的数据样本多达5万张，涵盖更多实际餐饮场景，解决了泛化能力不足的问题。对于提升自动化清洁准确性，具有重要的应用价值。我们的数据集难得地涵盖不同的光照环境与天气影响，具有更高的实用性和扩展性。