Hallo Engineers, 

pada kesempatan ini kami akan memberikan penjelasan mengenai proyek yang baru kita selesaikan yaitu tutorial tentang Image Classification menggunakan YOLO (You Only Look Once). Dalam artikel ini, kita akan membahas langkah-langkah penting dalam proses anotasi citra yang merupakan bagian krusial dalam pelatihan model AI untuk deteksi objek. Mari kita mulai!

Pendahuluan YOLO

YOLO adalah salah satu algoritma deteksi objek yang paling populer dan efisien. Dengan pendekatan yang unik, YOLO mampu mendeteksi objek dalam gambar secara real-time. Untuk melatih model YOLO, kita memerlukan dataset yang telah dianotasi dengan baik. Proses anotasi ini melibatkan penandaan objek dalam gambar sehingga model dapat belajar mengenali dan mengklasifikasikan objek tersebut.

Tahapan YOLO

Proses pelatihan model YOLO terdiri dari beberapa tahapan penting:

• Dataset: Mengumpulkan gambar yang relevan untuk objek yang ingin dideteksi. Dalam tutorial ini, kita akan menggunakan contoh dataset reptil seperti biawak, katak, kura-kura, dan ular.
• Anotasi: Menandai objek dalam gambar menggunakan alat anotasi. Ini adalah langkah penting untuk memberi tahu model tentang lokasi dan jenis objek yang ada dalam gambar.
• Training: Setelah dataset dianotasi, langkah selanjutnya adalah melatih model YOLO menggunakan dataset tersebut.
• Aplikasi: Setelah model dilatih, kita dapat menggunakannya untuk mendeteksi objek dalam gambar baru.

Alat Anotasi

Ada beberapa alat anotasi yang dapat digunakan untuk menandai objek dalam gambar. Berikut adalah beberapa yang populer:

• Roboflow: Alat berbasis web yang memudahkan proses anotasi dan pengelolaan dataset. Roboflow juga menyediakan fitur untuk membagi dataset menjadi bagian pelatihan, validasi, dan pengujian.
• LabelImg: Alat anotasi open-source yang memungkinkan pengguna untuk menandai objek dalam gambar dengan mudah. Hasil anotasi disimpan dalam format XML.

Makesense.ai: Alat anotasi online yang mendukung berbagai format ekspor dan memungkinkan kolaborasi tim dalam proses anotasi.

Contoh Dataset Reptil

Dalam tutorial ini, kita akan menggunakan dataset yang terdiri dari gambar-gambar reptil, termasuk:

• Biawak
• Katak
• Kura-kura
• Ular

Dataset ini akan digunakan untuk melatih model YOLO agar dapat mengenali dan mengklasifikasikan berbagai jenis reptil.

Upload dan Labeling di Roboflow

Setelah mengumpulkan gambar, langkah selanjutnya adalah mengupload gambar ke Roboflow. Berikut adalah langkah-langkahnya:

1. Buat Akun Roboflow: Jika belum memiliki akun, daftarlah di situs Roboflow.
2. Buat Proyek Baru: Setelah login, buat proyek baru dan pilih opsi untuk mengupload gambar.
3. Upload Gambar: Pilih gambar-gambar reptil yang telah dikumpulkan dan upload ke proyek.
4. Labeling: Gunakan alat anotasi yang disediakan oleh Roboflow untuk menandai objek dalam gambar. Pastikan untuk memberikan label yang sesuai untuk setiap objek.

Split Data (Train, Validasi, Test)

Setelah proses anotasi selesai, kita perlu membagi dataset menjadi tiga bagian:

• Train: Digunakan untuk melatih model.
• Validasi: Digunakan untuk menguji model selama pelatihan dan menghindari overfitting.
• Test: Digunakan untuk menguji performa model setelah pelatihan selesai.

Roboflow menyediakan fitur untuk membagi dataset secara otomatis berdasarkan persentase yang ditentukan.

Ekspor Dataset Format YOLOv5

Setelah membagi dataset, langkah terakhir adalah mengekspor dataset dalam format yang sesuai untuk YOLOv5. Roboflow memungkinkan pengguna untuk mengekspor dataset dalam format YOLO dengan mudah. Pastikan untuk memilih opsi ekspor yang sesuai dan mengunduh file yang diperlukan.

Dalam tutorial ini, kita telah membahas langkah-langkah penting dalam proses anotasi citra untuk pelatihan model YOLO. Dari pengumpulan dataset, anotasi menggunakan alat seperti Roboflow, hingga pembagian dataset dan ekspor dalam format YOLOv5. Proses ini sangat penting untuk memastikan model dapat belajar dengan baik dan memberikan hasil yang akurat dalam mendeteksi objek.

Kami berharap tutorial ini bermanfaat bagi Anda dalam memahami proses anotasi citra dan mempersiapkan dataset untuk pelatihan AI. Nantikan bagian selanjutnya di mana kita akan membahas proses pelatihan model YOLO secara mendetail!

untuk video simulasi nya sudah kami siapkan di Link dibawah ini:

Sekian dulu penjelasan proyek kita kali ini jika inovator butuh bantuan untuk implementasi hebatnya di bidang Teknologi Otomasi yang meliputi Internet Of Things (IoT), Elektronika (Ardunio, STM32, Raspberry, dll) , Instrumentasi dan informatika (Pengolahan Citra, Kecerdasan Buatan (AI), Software Aplikasi) langsung saja kontak akun sosial media kami dengan link WA berikut ini.

Jasa Arduino Bandung Internet of Things Bandung. Jasa Arduino Surabaya Internet of Things Surabaya. Jasa Arduino Jakarta Internet of Things Jakarta. Jasa Arduino Depok. Jasa Arduino Malang. Jasa Arduino Bandung. Jasa Arduino Batam. Jasa Arduino Bekasi. Jasa Arduino Surabaya. Jasa Arduino Semarang. Jasa Arduino Surakarta. Jasa Arduino Pekanbaru. Jasa Arduino Tangerang Selatan. Jasa Arduino Bekasi. Jasa Arduino Makassar. Jasa Arduino Tangerang. Jasa Arduino Medan. Jasa Arduino Palembang. Jasa Arduino Jogja. Jasa Arduino Yogyakarta.