Trash-ICRA19 海洋垃圾检测数据集介绍、下载及YOLO/VOC/COCO训练格式转换

Trash-ICRA19 完整数据集下载目录

同时包含三种主流标注格式：COCO JSON、VOC XML、YOLO TXT

Trash-ICRA19 数据集🌊：数据集介绍、下载📥| 目标检测 |水平框📌｜原始图像✅｜VOC标签✅|COCO 标签✅|YOLO 标签✅

一、基础概况

Trash-ICRA19 全称：A Bounding Box Labeled Dataset of Underwater Trash

• 发布会议：ICRA 2019（国际机器人与自动化大会）
• 出品机构：美国明尼苏达大学IRV实验室
• 原始数据源：日本海洋研究开发机构（JAMSTEC）深海垃圾视频库J-EDI，由水下ROV实拍日本海深海场景截取帧制作
• 核心定位：首个大规模公开深海水下垃圾目标检测数据集，面向水下机器人搭载轻量化垃圾检测算法研发，解决深海低画质、色偏、弱光、遮挡环境下塑料垃圾识别难题

二、数据规模与划分

统一分辨率480 × 360 像素

2.1 官方标准划分

• 训练集(train)：5720张
• 测试集(test)：1144张
• 验证集(val)：820张
  总标注目标框：约11061个边界框，1张无标注空白图

2.2 标注格式

标准PASCAL VOC XML格式

三、标注类别

数据集仅做粗粒度三分类，区分人造垃圾、海洋生物、水下设备：

1. plastic（塑料垃圾）
   核心检测目标：塑料袋、塑料瓶、各类海洋塑料废弃物；样本数量最多，存在破损、附着海藻、半遮挡、褪色老化等真实深海状态
2. bio（海洋生物）
   所有自然生命体：鱼类、鳗鱼、海底植物、海洋有机质碎屑，作为负样本区分天然物与人造垃圾
3. rov（水下机器人/人造设备）
   ROV本体、水下传感器、海底固定人工设施，规避把探测设备误检为垃圾

四、标签转换

转换后的完整 数据集目录（包含COCO JSON、VOC XML、YOLO TXT三种主流标签）：

📁 trash_ICRA19 ├─ 📁 COCO │ └─ 📄 instances_*.json ├─ 📁 images │ ├─ 📁 test │ │ ├─ 🖼️ *.jpg │ │ └─ ... │ ├─ 📁 train │ │ ├─ 🖼️ *.jpg │ │ └─ ... │ └─ 📁 val │ ├─ 🖼️ *.jpg │ └─ ... ├─ 📁 videos_for_testing │ └─ 🎞️ *.mp4 ├─ 📁 VOC │ ├─ 📁 test │ │ ├─ 📜 *.xml │ │ └─ ... │ ├─ 📁 train │ │ ├─ 📜 *.xml │ │ └─ ... │ └─ 📁 val │ ├─ 📜 *.xml │ └─ ... └─ 📁 YOLO ├─ 📁 test │ ├─ 📃 *.txt │ └─ ... ├─ 📁 train │ ├─ 📃 *.txt │ └─ ... └─ 📁 val ├─ 📃 *.txt └─ ...

文件夹释义

• COCO：COCO 格式 json 标注，包含 instances_train.json、instances_val.json、instances_test.json
• images：水下垃圾数据集图像，划分 train/test/val 三个子集，jpg 图片
• videos_for_testing：原始测试视频，mp4 格式
• VOC：PASCAL‑VOC 格式 xml 标注，分 train/test/val
• YOLO：YOLO 格式 txt 标签，归一化检测框坐标，分 train/test/val

五、训练样例

以YOLO 水平框标签为例进行训练：