PERBANDINGAN METODE YOLO DAN FAST R-CNN DALAM SISTEM DETEKSI PENGENALAN KENDARAAN
Keywords:
YOLO, Faster R-CNNAbstract
Jenis kendaraan adalah salah satu karakteristik kendaraan dan penting dalam mengidentifikasinya. Hal ini untuk identifikasi otomatis. Untuk mencapai tujuan identifikasi jenis mobil secara cepat dan akurat, sejumlah metode telah diterapkan. Identifikasi jenis kendaraan yang cepat dan akurat Identifikasi gambar Dalam identifikasi gambar, salah satu metode yang terkenal adalah Faster R-CNN yang cukup cepat dan akurat untuk melakukan identifikasi gambar. Namun, akurasinya masih belum optimal. Metode lain.Tersedia YOLO, yang merupakan metode yang lebih cepat untuk melakukan identifikasi. Dalam melakukan identifikasi, metode ini lebih cepat. Arsitektur yang akan dibangun akan menggunakan kedua metode tersebut. Tujuan dari arsitektur yang akan dibangun adalah untuk meningkatkan akurasi identifikasi jenis kendaraan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan akurasi identifikasi jenis kendaraan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan akurasi identifikasi jenis kendaraan. pemeriksaan dan diharapkan dapat menghasilkan hasil yang lebih baik dari masing-masing metode.
References
A. Asni B1, A. M. (2021). Penerapan Metode Yolo Object Detection V1 Terhadap Proses Pendeteksian Jenis Kendaraan Di Parkiran. balikpapan: JTEUNIBA.
Dadang Iskandar Mulyana, M. A. (2022). Implementasi Deteksi Real Time Klasifikasi Jenis Kendaraan Di. jakarta: https://jptam.org/index.php/jptam/article/download/4825/4100/9232.
JASMAN PARDEDE, H. H. (2022). Deteksi Objek Kereta Api menggunakan Metode. bandung: MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015 | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 7 | No. 1 | Halaman 21 - 36.
Kevin Adiputra Shianto, K. G. (2019). Deteksi Jenis Mobil Menggunakan Metode YOLO Dan. surabaya: https://publication.petra.ac.id/index.php/teknik-informatika/article/view/8065.
Mela Tri Audina, F. U. (2021). Sistem Deteksi dan Klasifikasi Jenis Kendaraan berbasis Citra dengan. malang: Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.
