La basura plástica se puede encontrar en cualquier lugar, alrededor de la marina, las playas y las áreas costeras en tiempos recientes. Este estudio propone un conjunto de datos de basura llamado HAIDA y un detector de basura que utiliza un algoritmo de detección de objetos basado en YOLOv4 para monitorear la contaminación por basura costera de manera eficiente. Se aplicaron selección de modelo, evaluación de modelo y ajuste de hiperparámetros para obtener el mejor modelo con el menor error de generalización en el mundo real. Se ha presentado una comparación de los detectores de objetos de última generación basados en YOLOv3, YOLOv4 y Scaled-YOLOv4 que utilizaron ajuste de hiperparámetros, el método de retención de tres vías y validación cruzada k-fold. También se empleó un vehículo aéreo no tripulado (UAV) para detectar basura en áreas costeras utilizando el método propuesto. El rendimiento en la clasificación de imágenes fue satisfactorio.