Learning Using Privileged Information for Litter Detection

📄 arXiv: 2508.04124v1 📥 PDF

作者: Matthias Bartolo, Konstantinos Makantasis, Dylan Seychell

分类: cs.CV, cs.ET, cs.LG, cs.PF

发布日期: 2025-08-06

备注: This paper was accepted at the 13th European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP 2025)

💡 一句话要点

提出结合特权信息的深度学习方法以提高垃圾检测精度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 垃圾检测 深度学习 特权信息 目标检测 计算效率 模型优化 生态保护

📋 核心要点

  1. 现有垃圾检测方法在小型垃圾和部分遮挡物体的检测上存在显著不足，导致检测准确率低。
  2. 本研究提出将特权信息与深度学习目标检测相结合，通过编码边界框信息为二进制掩码来优化检测过程。
  3. 实验结果表明，该方法在多个数据集上均实现了性能提升，且未增加模型复杂性，保持了计算效率。

📝 摘要（中文）

随着全球垃圾污染的加剧，开发能够有效检测垃圾的自动化工具仍然是一个重大挑战。本研究首次提出将特权信息与深度学习目标检测相结合的方法，以提高垃圾检测的效率和准确性。我们在五种广泛使用的目标检测模型上评估了该方法，解决了小型垃圾和被草或石头部分遮挡物体的检测问题。此外，我们的工作还提出了一种将边界框信息编码为二进制掩码的方法，以优化检测指导。通过在著名的SODA数据集上进行的内部评估和在BDW及UAVVaste垃圾检测数据集上的跨数据集评估，我们展示了所有模型的一致性性能提升。该方法在提高训练集内检测准确性的同时，也能很好地推广到其他垃圾检测场景，且未增加模型复杂性，确保了计算效率和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决垃圾检测中的准确性问题，尤其是在小型垃圾和部分遮挡物体的检测上，现有方法在这些方面表现不佳，导致检测效果不理想。

核心思路：本研究的核心思路是将特权信息引入深度学习目标检测中，通过编码边界框信息为二进制掩码，来增强模型的检测指导，从而提高检测精度。

技术框架：整体架构包括数据预处理、特权信息提取、模型训练和评估四个主要模块。特权信息通过二进制掩码形式输入到目标检测模型中，以优化检测过程。

关键创新：本研究的关键创新在于首次将特权信息与深度学习结合，利用二进制掩码编码边界框信息，从而显著提升了垃圾检测的准确性和效率。与现有方法相比，该方法在不增加模型复杂性的情况下实现了性能提升。

关键设计：在模型设计中，采用了标准的目标检测网络架构，并通过特权信息的引入优化了损失函数和训练过程，确保了模型在不同数据集上的良好泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在SODA、BDW和UAVVaste数据集上均实现了显著的性能提升，所有模型的检测准确率均有所提高，且未增加任何额外的模型层，确保了计算效率和可扩展性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市环境监测、生态保护和智能垃圾管理系统。通过提高垃圾检测的准确性和效率，该方法能够为城市管理者提供更有效的工具，以应对日益严重的垃圾污染问题，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

As litter pollution continues to rise globally, developing automated tools capable of detecting litter effectively remains a significant challenge. This study presents a novel approach that combines, for the first time, privileged information with deep learning object detection to improve litter detection while maintaining model efficiency. We evaluate our method across five widely used object detection models, addressing challenges such as detecting small litter and objects partially obscured by grass or stones. In addition to this, a key contribution of our work can also be attributed to formulating a means of encoding bounding box information as a binary mask, which can be fed to the detection model to refine detection guidance. Through experiments on both within-dataset evaluation on the renowned SODA dataset and cross-dataset evaluation on the BDW and UAVVaste litter detection datasets, we demonstrate consistent performance improvements across all models. Our approach not only bolsters detection accuracy within the training sets but also generalises well to other litter detection contexts. Crucially, these improvements are achieved without increasing model complexity or adding extra layers, ensuring computational efficiency and scalability. Our results suggest that this methodology offers a practical solution for litter detection, balancing accuracy and efficiency in real-world applications.