废物分类与识别：基于卷积神经网络的废物分类系统_（3）.数据集准备与标注.docx

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数据集准备与标注

在废物分类与识别系统中，数据集的准备与标注是至关重要的一步。高质量的数据集能够显著提升模型的性能，而标注不准确或不一致的数据则可能导致模型泛化能力差，甚至无法正常工作。本节将详细介绍如何准备和标注数据集，以确保后续模型训练的顺利进行。

数据集的重要性

数据集是训练和评估卷积神经网络（CNN）的基础。一个良好的数据集应该具备以下特点：

多样性：包含各种类型的废物，包括不同材质、颜色、形状和背景环境。

数量：足够的样本数量以覆盖各种情况，避免过拟合。

质量：图像清晰，标注准确，没有噪声和干扰。

平衡性：各类废物的样本数量应该相对均衡，避免类