注意看图片都是看起来像是灰度图，但是图片属性查看都是24位颜色图片的
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：2982
标注数量(xml文件个数)：2982
标注数量(txt文件个数)：2982
标注类别数：6
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["glass","plastic-bottle","retort-pouch","take-away-containers","takeaway-cup","tin-and-aluminum-cans"]
每个类别标注的框数：
glass 框数 = 3043
plastic-bottle 框数 = 5712
retort-pouch 框数 = 4311
take-away-containers 框数 = 2273
takeaway-cup 框数 = 3748
tin-and-aluminum-cans 框数 = 6531
总框数：25618
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
图片预览：
标注例子：
图片颜色信息：
什么是图片位深
图片位深（Bit Depth）指的是每个像素用于表示颜色的位数。常见的位深包括：
- 1位：黑白二值图像
- 8位：灰度图像（256级灰度）
- 24位：真彩色图像（RGB各8位，约1677万色）
- 32位：带透明通道的图像（RGBA）
为什么需要转换为24位深
兼容性问题：许多软件和网页不支持非标准位深的图片
显示异常：23位深图片在某些设备上可能出现色彩失真
格式限制：JPEG等常见格式只支持8位/通道（24位RGB）
处理需求：深度学习模型通常要求输入为24位RGB图像
