垃圾分类准确率是反映居民投放的厨余垃圾中掺杂其他垃圾的成分或可回收物中不可回收物的成分，其他或不可回收垃圾成分越高准确率约低。首先，企业或政府单位可根据垃圾分类准确率了解各小区居民多垃圾分类意识的整体水平、变化趋势，针对性地进行宣传指导，提高垃圾分类知晓率。其次，根据垃圾分类准确率能指导运营单位进行有效的人员投入以及对垃圾处理末端企业提供数据支持进行高效处理。
数据类型：需要准备标注好的图像数据，其中包含了希望进行分割的区域，如一张图像中易腐部分\非易腐部分\塑料袋部分；数据来源：数据来源平台事件汇总的各类垃圾图像，筛选清洗挑选出可用样本；本算法预期输出数据:输出像素级别的分割掩码，用于标识输入图像中的每个像素属于哪个类别或对象。具体设置预期输出数据的方法如下：（1）标签映射：首先，需要为每个对象或区域分配一个唯一的整数标签。（2）分割掩码创建：创建一个与输入图像尺寸相同的分割掩码。掩码的每个像素值应该与相应位置的像素属于的类别标签相匹配，以表示该像素属于哪个类别。（3）网络架构：本算法采用编码-解码结构，编码器用于提取图像特征，解码器部分用于生成分割掩码。使用交叉熵损失函数,优化器选择的是Adam,训练目标是最小化损失函数以优化网络参数。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
投放编号 |
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设备编号 |
-- | -- |
设备名称 |
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垃圾类型 |
-- | -- |
所在位置 |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 投放编号 | 1146454284260364288 |
| 设备编号 | 00012210902316 |
| 设备名称 | AI破袋分类箱 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/3955