实时海滩垃圾检测与计数：RT-DETR 模型变体的比较分析
计算机视觉与模式识别
2025-08-22 v2
摘要
沿海污染是一个紧迫的全球环境问题，需要可扩展且自动化的监测和管理解决方案。本研究调查了实时检测 Transformer (RT-DETR)——一种最先进的端到端目标检测模型——在自动化检测和计数海滩垃圾方面的有效性。我们对两个模型变体 RT-DETR-Large (RT-DETR-L) 和 RT-DETR-Extra-Large (RT-DETR-X) 进行了严格的比较分析，这两个模型均在公开可用的沿海垃圾数据集上进行了训练。评估结果显示，RT-DETR-X 模型实现了略高的精度，在 50% IoU 下的平均精度 (mAP@50) 为 0.816，mAP@50-95 为 0.612，而 RT-DETR-L 模型分别为 0.810 和 0.606。然而，这种微小的性能提升是以显著的计算成本为代价的；RT-DETR-L 模型的推理时间显著更快，为 20.1 毫秒，而 RT-DETR-X 为 34.5 毫秒。研究结果表明，RT-DETR-L 模型在处理速度和检测精度之间取得了更优的平衡，为实时现场部署提供了更实用、更高效的解决方案。这项研究为基于 Transformer 的先进检测器在环境保护中的应用提供了宝贵的见解，突出了模型复杂性与操作可行性之间的关键权衡。
引用
@article{arxiv.2508.13101,
title = {Real-Time Beach Litter Detection and Counting: A Comparative Analysis of RT-DETR Model Variants},
author = {Miftahul Huda and Arsyiah Azahra and Putri Maulida Chairani and Dimas Rizky Ramadhani and Nabila Azhari and Ade Lailani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.13101},
year = {2025}
}