Evaluación comparativa del rendimiento de modelos de detección de residuos en entornos urbanos

• Niño Rondón, Carlos Vicente ^[1] ; Castro Casadiego, Sergio Alexander ^[1] ; Diaz Garcia, Crhistian Zahir ^[1]
  1. [1] Universidad Francisco de Paula Santander

     Universidad Francisco de Paula Santander

     Colombia

     
• Localización: Revista Ambiental Agua, Aire y Suelo (RAAAS), ISSN-e 1900-9178, Vol. 15, Nº. 1, 2024 (Ejemplar dedicado a: January - June), págs. 122-131
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Comparative performance evaluation of waste detection models in urban environments
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• Resumen
  • español

    El presente artículo tuvo como objetivo evaluar y comparar el rendimiento de tres modelos de detección de residuos: Faster R-CNN ResNet101, SSD MobileNet V2, SSD MobileNet V2 FPNLite. Se utilizó un conjunto de imágenes propio obtenido por medio de fotografías tomadas en un entorno urbano como lo es el Canal Bogotá de la ciudad de Cúcuta, este conjunto de imágenes se utilizó para el entrenamiento y evaluación de los modelos de detección. Se evaluaron aspectos clave como lo son la precisión, Recall, F1-Score, función de pérdida, tiempo de ejecución y tamaño de los modelos. el modelo que presento mejores características de rendimiento fue el modelo Faster R-CNN ResNet101, con un valor de F1-Score del 83.8%, una precisión del 89.3% y un 78.9% de Recall.

  • English

    The objective of this paper was to evaluate and compare the performance of three debris detection models: Faster R-CNN ResNet101, SSD MobileNet V2, SSD MobileNet V2 FPNLite. An own set of images obtained from photographs taken in the Bogotá Channel in the city of Cúcuta was used to train the detection models. Key aspects such as accuracy, Recall, F1-Score, loss function, execution time and size of the models were evaluated. The model with the best performance characteristics was the Faster R-CNN ResNet101 model, with an F1-Score value of 83.8%, an accuracy of 89.3% and a Recall value of 78.9%.