Trashandlitter discarded on the street is a large environmental issue in Sweden and across the globe. In Swedish cities alone it is estimated that 1.8 billion articles of trash are thrown to the street each year, constituting around 3 kilotons of waste. One avenue to combat this societal and environmental problem is to use robotics and AI. A robot could learn to detect trash in the wild and collect it in order to clean the environment. A key component of such a robot would be its computer vision system which allows it to detect litter and trash. Such systems are not trivially designed or implemented and have only recently reached high enough performance in order to work in industrial contexts. This master thesis focuses on creating and analysing such an algorithm by gathering data for use in a machine learning model, developing an object detection pipeline and evaluating the performance of that pipeline based on varying its components. Specifically, methods using hyperparameter optimisation, psuedolabeling and the preprocessing methods tiling and illumination normalisation were implemented and analysed. This thesis shows that it is possible to create an object detection algorithm with high performance using currently available state-of-the-art methods. Within the analysed context, hyperparameter optimisation did not significantly improve performance and psuedolabeling could only briefly be analysed but showed promising results. Tiling greatly increased mean average precision (mAP) for the detection of small objects, such as cigarette butts, but decreased the mAP for large objects and illumination normalisation improved mAPforimagesthat were brightly lit. Both preprocessing methods reduced the frames per second that a full detector could run at whilst psuedolabeling and hyperparameter optimisation greatly increased training times. / Skräp som slängs på marken har en stor miljöpåverkan i Sverige och runtom i världen. Enbart i Svenska städer uppskattas det att 1,8 miljarder bitar skräp slängs på gatan varje år, bestående av cirka 3 kiloton avfall. Ett sätt att lösa detta samhälleliga och miljömässiga problem är att använda robotik och AI. En robot skulle kunna lära siga att detektera skräp i utomhusmiljöer och samla in den för att på så sätt rengöra våra städer och vår natur. En nyckelkomponent av en sådan robot skulle vara dess system för datorseende som tillåter den att se och hitta skräp. Sådana system är inte triviala att designa eller implementera och har bara nyligen påvisat tillräckligt hög prestanda för att kunna användas i kommersiella sammanhang. Detta masterexamensarbete fokuserar på att skapa och analysera en sådan algoritm genom att insamla data för att använda i en maskininlärningsmodell, utveckla en objektdetekterings pipeline och utvärdera prestandan när dess komponenter modifieras. Specifikt analyseras metoderna pseudomarkering, hyperparameter optimering samt förprocesseringsmetoderna kakling och ljusintensitetsnormalisering. Examensarbetet visar att det är möjligt att skapa en objektdetekteringsalgoritm med hög prestanda med hjälp av den senaste tekniken på området. Inom det undersökta sammanhanget gav hyperparameter optimering inte någon större förbättring av prestandan och pseudomarkering kunde enbart ytligt analyseras men uppvisade preliminärt lovande resultat. Kakling förbättrade resultatet för detektering av små objekt, som cigarettfimpar, men minskade prestandan för större objekt och ljusintensitetsnormalisering förbättrade prestandan för bilder som var starkt belysta. Båda förprocesseringsmetoderna minskade bildhastigheten som en detektor skulle kunna köra i och psuedomarkering samt hyperparameter optimering ökade träningstiden kraftigt.