Pendeteksi Masker pada Gambar Menggunakan Model Deep Learning Yolo-v2 dengan ResNet-50
MUHAMMAD RIZKI ATRIA SALIM
Informasi Umum
Kode
23.04.1939
Klasifikasi
006.37 - Computer Vision
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Computer Vision, Deep Learning,
Dilihat
310 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
<p>Sistem deteksi masker merupakan suatu upaya untuk mencegah penyebaran COVID-19. Pada penelitian ini sistem deteksi masker dikembangkan menggunakan model <em>deep learning </em>Yolo-v2 dengan bantuan ResNet-50. ResNet-50 digunakan sebagai <em>backbone</em> <em>layer</em> pengganti Yolo-v2, sedangkan Yolo-v2 menjadi komponen utama pendeteksi <em>face mask</em>. Penelitian ini menggunakan <em>Face Mask Dataset</em> dan <em>Medical Mask Dataset</em> berupa citra gambar yang diambil dari kaggle. Pengujian parameter konfigurasi saat <em>training model</em> dilakukan dengan harapan dapat meningkatkan akurasi dan kinerja dari sistem deteksi masker. Sistem deteksi masker menggunakan metode ini mendapatkan hasil F1-<em>Score</em> sebesar 84%.</p>
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | MUHAMMAD RIZKI ATRIA SALIM |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Febryanti Sthevanie |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2023 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
