Komputer
Now Reading
Teknik-Teknik di dalam Object Recognition
Inovasi Baru
2
Teknik-Teknik di dalam Object Recognition yang dapat kalian gunakan adalah teknik Machine Learning dan Deep Learning. Deep Learning seperti CNN

Teknik-Teknik di dalam Object Recognition – Halo sobat Bierpinter sekalian. Apa saja sih teknik-tenik yang digunakan di dalam Object Recognition itu? Jika pada artikel sebelumnya kita telah membahas mengenai pengertian dan cara kerja dari Object Recognition ini, nah pada kesempatan kali ini kita akan membahas mengenai Teknik-Teknik di dalam Object Recognition. Disini saya akan menjelaskan dua teknik yang paling sering digunakan (populer) oleh orang-orang untuk memecahkan masalah Object Recognition ini. Teknik-teknik itu adalah “Machine Learning” dan “Deep Learning“. Penasaran bukan dengan kedua teknik ini? So, terusin baca artikel yang satu ini ya teman-teman 😀

Teknik-Teknik di dalam Object Recognition

1. Menggunakan Teknik Machine Learning

Salah satu teknik yang dapat kalian gunakan untuk memecahkan masalah Object Recognition adalah Machine Learning. Teknik Machine Learning ini sangat populer digunakan karena menawarkan pendekatan yang berbeda dengan Teknik Deep Learning. Contoh umum dari teknik Machine Learning ini adalah:

  • Ekstraksi fitur HOG dengan SVM Machine Learning Model
  • Bag-of-words model dengan fitur seperti SURF dan MSER
  • Menggunakan algoritma Viola-Jones, yang berfungsi untuk dapat mengenali berbagai benda, termasuk wajah dan tubuh bagian atas.

Workflow Teknik Machine Learning

Workflow Machine Learning

Workflow Machine Learning

Untuk melakukan Object Recognition atau pengenalan object menggunakan pendekatan Machine Learning standar, kalian bisa mulai dengan koleksi gambar atau video, dan pilih fitur relevan di setiap gambar. Misalnya, algoritma ekstrasi fitur mungkin mengekstrak fitur tepi atau sudut yang dapat digunakan untuk membedakan antar kelas dalam data kalian.

Fitur-fitur ini dapat ditambahkan ke model Machine Learning, yang nantinya akan memisahkan fitur-fitur ini ke dalam kategori yang berbeda. Dan informasi ini dapat menganalisis dan mengklasifikasikan sebuah objek baru. Kalian dapat menggunakan berbagai algoritma Machine Learning dan metode ekstraksi fitur, yang manawarkan banyak kombinasi untuk membuat model pengenalan objek yang akurat.

Pada gambar diatas, kalian bisa memahami penggunakan teknik Machine Learning untuk Object Recognition dapat menawarkan fleksibilitas untuk memilih kombinasi terbaik dan fitur dalam mengklasifikasi sebuah objek. Teknik ini dapat mencapai hasil yang akurat dengan data yang minimal.

2. Menggunakan Teknik Deep Learning

Teknik Deep Learning juga menjadi metode populer untuk melakukan Object Recognition atau pengenalan sebuah objek. Model Deep Learning, seperti jaringan saraf convolutional, atau CNN, digunakan untuk secara otomatis mempelajari fitur yang melekat pada objek. Fitur ini digunakan untuk mengidentifikasi objek tersebut. Misalnya,CNN dapat belajar dalam mengidentifikasi perbedaan antara kucing dan anjing dengan menganalisis ribuan gambar pelatihan atau contoh dan mempelajari fitur yang membuat kucing dan anjing berbeda.

Disini ada dua pendekatan untuk melakukan Object Recognition dengan menggunakan teknik Deep Learning, yaitu:

Work Flow Deep Learning

Work Flow Deep Learning

  • Training a model from scratch = Melatih model dari awal, pendekatan ini dilakukan untuk melatih deep network dari awal (nol). Kalian mungkin mengumpulkan kumpulan data berlabel besar dan merancang arsitektur jaringan yang akan mempelajari fitur dan membangun model ini. Hasilnya akan mengesankan, tetapi pendekatan ini membutuhkan sejumlah besar data pelatihan, dan kalian perlu mengatur lapisan dan bobot di CNN kalian.
  • Using a pretrained deep learning model = Menggunakan model pembelajaran yang mendalam. kebanyakan pendekatan deep network ini menggunakan pendekatan transfer learning (pembelajaran transfer). Yaitu sebuah proses yang melibatkan fine-tuning a pretrained model. Kalian bisa mulai dengan memakai jaringan yang sudah ada, seperti AlexNet atau GoogLeNet, dan memasukkan data baru yang berisi kelas yang tidak dikenal sebelumnya. Metode ini telah dilatih pada ribuan atau jutaan gambar.

Teknik Deep Learning, menawarkan tingkat akurasi yang tinggi tetepi membutuhkan sejumlah data yang besar untuk membuat prediksi yang akurat.

Machine Learning VS Deep Learning

Teknik-Teknik di dalam Object Recognition

Machine Learning VS Deep Learning

Untuk menentukan manakah teknik yang paling baik untuk Object Recognition ini ditentukan pada aplikasi yang akan kalian buat dan jenis masalah yang akan kalian coba pecahkan. Dalam banyak kasus, teknik Machine Learning dapat menjadi teknik yang efektif, terutama jika kalian tahu fitur atau karakterik gambar mana yang terbaik yang akan digunakan untuk membedakan kelas objek kalian.

Pertimbangan utama yang perlu kalian ingat, ketika ingin memilih teknik antara Machine Learning dan Deep Learning adalah apakah kalian memiliki GPU yang kuat dan banyak gambar pelatihan berlabel. Jika jawaban untuk salah satu pertanyaan ini adalah Tidak, pendekatan Macine Learning mungkin pilihan terbaik untuk kalian. Teknik Deep Learning cenderung bekerja lebih baik dengan lebih banyak gambar, dan GPU digunakan untuk mengurangi waktu yang diperlukan untuk melatih model.

Oke teman-teman, itu adalah artikel kita mengenai Teknik-Teknik di dalam Object Recognition. Untuk mengimplementasikan Object Recognition atau pengenalan sebuah objek, kalian bisa menggunakan teknik Machine Learning ataupun Deep Learning. Kalian bisa lihat apa bedanya antara kedua teknik ini, sehingga kalian akan tahu manakah yang paling tepat dan cocok untuk kalian gunakan. Sekian dari saya, salam IT ^_^

What's your reaction?
Luar Biasa
0%
Suka Sekali
50%
Keren
50%
Kagum
0%
Jelek
0%
Tidak Suka
0%
About The Author
GreenIT
2 Comments

Leave a Response