論文の概要: Real-Time Beach Litter Detection and Counting: A Comparative Analysis of RT-DETR Model Variants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13101v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 17:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.503047
• Title: Real-Time Beach Litter Detection and Counting: A Comparative Analysis of RT-DETR Model Variants
• Title（参考訳）: リアルタイムビーチリッター検出とカウント:RT-DETRモデル変数の比較解析
• Authors: Miftahul Huda, Arsyiah Azahra, Putri Maulida Chairani, Dimas Rizky Ramadhani, Nabila Azhari, Ade Lailani,
• Abstract要約: 沿岸汚染は世界的な環境問題であり、監視と管理のためにスケーラブルで自動化されたソリューションを必要とする。 本研究では, リアルタイム検出変換器(RT-DETR)の海浜ゴミの自動検出・計数への応用について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Coastal pollution is a pressing global environmental issue, necessitating scalable and automated solutions for monitoring and management. This study investigates the efficacy of the Real-Time Detection Transformer (RT-DETR), a state-of-the-art, end-to-end object detection model, for the automated detection and counting of beach litter. A rigorous comparative analysis is conducted between two model variants, RT-DETR-Large (RT-DETR-L) and RT-DETR-Extra-Large (RT-DETR-X), trained on a publicly available dataset of coastal debris. The evaluation reveals that the RT-DETR-X model achieves marginally superior accuracy, with a mean Average Precision at 50\% IoU (mAP@50) of 0.816 and a mAP@50-95 of 0.612, compared to the RT-DETR-L model's 0.810 and 0.606, respectively. However, this minor performance gain is realized at a significant computational cost; the RT-DETR-L model demonstrates a substantially faster inference time of 20.1 ms versus 34.5 ms for the RT-DETR-X. The findings suggest that the RT-DETR-L model offers a more practical and efficient solution for real-time, in-field deployment due to its superior balance of processing speed and detection accuracy. This research provides valuable insights into the application of advanced Transformer-based detectors for environmental conservation, highlighting the critical trade-offs between model complexity and operational viability.
• Abstract（参考訳）: 沿岸汚染は世界的な環境問題であり、監視と管理のためにスケーラブルで自動化されたソリューションを必要とする。 本研究では,リアルタイム検出変換器(RT-DETR,Real-Time Detection Transformer,RT-DETR)の有効性について検討した。 RT-DETR-Rarge (RT-DETR-L) とRT-DETR-Extra-Large (RT-DETR-X) の2つのモデルで厳密な比較分析を行った。 RT-DETR-Xモデルの平均精度は0.816の50\% IoU(mAP@50)、0.612のmAP@50-95は0.810と0.606である。 RT-DETR-LモデルはRT-DETR-Xでは20.1msと34.5msと大幅に高速な推論時間を示す。 この結果から,RT-DETR-Lモデルは,処理速度と検出精度のバランスが優れているため,リアルタイム,フィールド内展開において,より実用的で効率的なソリューションを提供する可能性が示唆された。 本研究は, トランスフォーマーを用いた環境保全技術の適用に関する貴重な知見を提供し, モデル複雑性と運用可能性との間の重要なトレードオフを浮き彫りにした。

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