Analisis Kualitas Dataset terhadap Akurasi Model Deteksi dan Lokalisasi Objek

Hanjaya, Randy (2023) Analisis Kualitas Dataset terhadap Akurasi Model Deteksi dan Lokalisasi Objek. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf

Download (256kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_I.pdf

Download (262kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_II.pdf

Download (530kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_III.pdf

Download (4MB) | Preview
[img] PDF
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (5MB)
[img]
Preview
PDF
BAB_V.pdf

Download (253kB) | Preview
[img] PDF
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)

Abstract

Dataset merupakan sekumpulan data yang digunakan dalam proses melatih model objek deteksi. Dan pada proses pelatihan model objek deteksi umumnya dilakukan proses labeling. Proses labeling merupakan proses untuk memberikan label pada gambar dengan tujuan untuk meningkatkan nilai akurasi model objek deteksi. Namun, proses ini juga merupakan proses yang mahal baik dari segi waktu maupun biaya. Sehingga untuk menekan biaya tersebut, akan lebih baik jika proses labeling hanya diberikan pada sejumlah gambar tertentu dalam dataset berdasarkan kualitas gambarnya. Kualitas suatu gambar dapat diukur dengan menggunakan perhitungan metrik Structural Similarity Index Measure (SSIM). Proses penelitian akan dilakukan dengan cara melakukan pelatihan model objek deteksi menggunakan dataset dengan rasio gambar berkualitas SSIM tinggi dan gambar berkualitas SSIM rendah yang berbeda dengan tujuan untuk mengetahui dampak dari kualitas gambar terhadap hasil akurasi model objek deteksi. Berdasarkan hasil penelitian diketahui jika gambar dengan kualitas SSIM rendah memiliki pengaruh yang dapat meningkatkan akurasi model objek deteksi jika digunakan pada rasio yang tepat. Namun hal ini terlihat tidak berlaku pada dataset yang berjumlah lebih sedikit.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Creators: Hanjaya, Randy (00000033971)
Contributors:
  1. Christian Young, Julio (0312079401)
  2. Kusuma Halim, Dareen
Keywords: Kualitas Gambar Dataset, Objek Deteksi, Structural Similarity Index Measure
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware
Divisions: Faculty of Engineering & Informatics > Computer Engineering
Date Deposited: 05 Jul 2023 09:47
URI: https://kc.umn.ac.id/id/eprint/25624

Actions (login required)

View Item View Item