Please take a moment to complete this survey below

Library's collection Library's IT development Cancel

Deteksi jenis mobil dengan menggunakan metode YOLO dan Faster R-CNN

Jenis mobil merupakan salah satu properti dari mobil yang penting untuk diidentifikasi. Untuk melakukan identifikasi secara otomatis, banyak cara yang telah diimplementasi untuk mencapai tujuan identifikasi jenis mobil secara cepat dan tepat. Untuk identifikasi gambar, salah satu metode yang terkenal adalah Faster R-CNN yang cukup cepat dan tepat untuk melakukan identifikasi gambar. Namun untuk ketepatannya masih belum maksimal. Metode lain yang tersedia adalah YOLO di mana metode ini akan lebih cepat dalam melakukan identifikasi.
Penggunaan kedua metode dalam arsitektur yang akan dibangun bertujuan untuk meningkatkan akurasi kebenaran identifikasi jenis mobil. Kedua metode diharapkan dapat saling membantu dalam pengecekan dan menghasilkan hasil yang lebih baik dari masing-masing metode.

Creator(s)
  • (26415145) KEVIN ADIPUTRA SHIANTO
Contributor(s)
  • Kartika Gunadi → Advisor 1
  • Henry Novianus Palit, S.Kom → Examination Committee 1
Publisher
Universitas Kristen Petra; 2019
Language
Indonesian
Category
s1 – Undergraduate Thesis
Sub Category
Skripsi/Undergraduate Thesis
Source
Skripsi No. 01021828/INF/2019; Kevin Adiputra Shianto (26415145)
Subject(s)
  • NEURAL NETWORKS
  • ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
File(s)

Similar Collection

by creator, contributor, or subject
Perancangan dan pembuatan aplikasi digital matting dengan menggunakan metode bayesian approach
Kustomisasi modul manajemen proyek pada aplikasi ERP Odoo: studi kasus perusahaan teknologi PT X
Pengendali kecepatan putaran motor universal (70W, 100Vdc/125Vac, 0.7A) VIA suara manusia berbasis jaringan saraf tiruan dengan pemroses awal fast fourier transform
Pembuatan aplikasi mobile augmented reality dengan scene recognition memanfaatkan convolutional neural network
Perencanaan dan pembuatan sistem pengenalan suara dengan jaringan syaraf tiruan metode back propagation menggunakan personal computer
Identifikasi buah-buahan menggunakan metode convolutional neural network
Penerapan convolutional neural network dengan pre-trained model xception untuk meningkatkan akurasi dalam mengidentifikasi jenis ras kucing
Pembuatan aplikasi perdagangan valas dengan metode elman neural network