KLASIFIKASI BUAH BUAHAN DENGAN METODE RESNET-RS

DEWA MADE ADITYA WIRASAKANANDA

Informasi Dasar

121 kali
23.04.149
006.37
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Buah-buahan merupakan salah satu makanan yang dikonsumsi oleh masyarakat di dunia. Dengan adanya berbagai jenis buah-buahan yang tersedia di dunia, buah-buah tersebut mempunyai karakteristik bentuk dan warna yang berbeda-beda. Oleh karena itu perlunya dilakukan klasifikasi sebagai cara untuk mengidentifikasi buah-buahan secara cepat, dengan menerapkan teknik computer vision yang menggunakan metode ResNet-RS. Metode ini digunakan karena ResNet-RS merupakan metode yang mempunyai peningkatan terhadap ResNet yang diperkenalkan pada 2015. Untuk klasifikasi buah-buahan dengan menggunakan metode ResNet-RS mendapatkan hasil yaitu 97.29% akurasi, 97.29% F1-Score, 97.28% recall, dan 97.31% precision. Terdapat selisih 4.07% dalam akurasi terhadap model ResNet dengan dataset yang sama.

Subjek

Computer vision
Image processing - signal processing,

Katalog

KLASIFIKASI BUAH BUAHAN DENGAN METODE RESNET-RS
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

DEWA MADE ADITYA WIRASAKANANDA
Perorangan
Ema Rachmawati, Gamma Kosala
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • CSH3L3 - PEMBELAJARAN MESIN
  • CII3L3 - PEMBELAJARAN MESIN LANJUT
  • CII4F3 - PEMROSESAN CITRA DIGITAL

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini