MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI
BULLET : Jurnal Multidisiplin IlmuBULLET : Jurnal Multidisiplin IlmuDeteksi objek, yang mensimulasikan persepsi visual manusia dalam menemukan objek yang paling signifikan dalam sebuah pemandangan, telah banyak diterapkan pada berbagai tugas visi komputer. Meskipun berbagai model pendeteksian objek berbasis RGB-D dengan kinerja yang menjanjikan telah diusulkan selama beberapa tahun terakhir, pemahaman mendalam tentang model ini dan tantangan di bidang ini masih kurang. Kecerdasan buatan memberikan kelayakan baru untuk mengontrol prostesis yang cekatan. Basis data gambar RGB-D dibuat berdasarkan empat pola pegang penting (silinder, bola, tripod, dan lateral). Sampel gambar dalam kumpulan data RGB-D diperoleh pada berbagai macam objek sehari-hari dengan ukuran, bentuk, postur yang berbeda, serta kondisi pencahayaan yang berbeda dan posisi kamera. Untuk menggunakan gambar RGB dan gambar kedalaman untuk fusi fitur secara lebih efektif, makalah ini mengusulkan tiga model fusi: RGB-D concat, RGB-D Ci-add dan RGB-D Ci-concat. Pendekatan berbasis fusi RGB-D kami secara signifikan meningkatkan akurasi deteksi tangan dari 69,1 menjadi 74,1 dibandingkan dengan salah satu detektor tangan berbasis RGB yang paling canggih. Metode berbasis RGB atau D yang ada tidak stabil dalam kondisi pencahayaan tak terlihat: dalam kondisi gelap, akurasi metode berbasis RGB turun drastis menjadi 48,9, dan dalam kondisi cahaya latar, akurasi metode berbasis D turun drastis ke 28.3.
Berdasarkan teori pembelajaran mendalam dan metode pembelajaran transfer, dikombinasikan dengan sifat fisik intensitas gambar dan warna, makalah ini mengekstrak fitur warna dan elemen dari 6.203 gambar, melatih kembali model konsep-v3 berdasarkan gambar tekstur yang ditingkatkan, membangun sistem model pembelajaran mendalam yang cocok untuk analisis dan koreksi elemen gambar, dan membangun model warna gambar dengan mengekstrak fitur warna.Mengukur perbedaan warna reproduksi gambar, membuat model, dan selanjutnya membuat model difusi kesalahan yang dimodifikasi untuk manajemen warna yang lebih baik dan koreksi analisis gambar peta.(1) dengan menggunakan algoritma koreksi warna model difusi kesalahan, metode difusi kesalahan yang dikoreksi berlebih dapat memaksimalkan difusi kesalahan titik, dan difusi kesalahan yang dikoreksi dapat mempertahankan detail gambar, terutama detail yang terdeteksi di seluruh rentang abu-abu, dan mengembalikan distribusi secara alami.(2) Algoritma pembelajaran mendalam digunakan untuk mengekstrak fitur warna dari gambar, dan model warna diperoleh.Dikombinasikan dengan model pembelajaran mendalam dan model fitur warna, elemen gambar dan model pengenalan warna dibuat.(3) Dalam proses reproduksi warna, untuk mencapai efek pencocokan spektral yang ideal, diadopsi metode analisis komponen warna dasar baru berdasarkan analisis komponen utama berputar.Ini mengubah vektor fitur asli menjadi satu set semua vektor positif yang mewakili komponen warna dasar yang sebenarnya dengan memutar dan mengubahnya.Hasil simulasi menunjukkan reliabilitas dan efektivitas algoritma.
Berdasarkan latar belakang penelitian tentang pengenalan warna dan deteksi objek menggunakan deep neural network, terdapat beberapa arah penelitian lanjutan yang menarik untuk dieksplorasi. Pertama, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model yang lebih robust terhadap variasi kondisi pencahayaan. Hal ini dapat dicapai dengan menggunakan teknik augmentasi data yang lebih canggih atau dengan menggabungkan informasi tentang sumber cahaya ke dalam model. Kedua, penelitian dapat menginvestigasi penggunaan data RGB-D yang lebih beragam dan representatif untuk melatih model. Ini dapat melibatkan pengumpulan data dari berbagai lingkungan dan dengan objek yang memiliki bentuk dan tekstur yang berbeda-beda. Ketiga, penelitian dapat mengeksplorasi penggunaan arsitektur deep learning yang lebih baru dan inovatif, seperti transformer, untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi model. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, diharapkan dapat menghasilkan model pengenalan warna dan deteksi objek yang lebih akurat, robust, dan efisien, yang dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang, seperti robotika, visi komputer, dan augmented reality.
| File size | 511.53 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
UMIUMI Meskipun sistem efektif dalam mengidentifikasi kategori segar dan busuk, terdapat tantangan dalam membedakan kategori kurang segar karena karakteristikMeskipun sistem efektif dalam mengidentifikasi kategori segar dan busuk, terdapat tantangan dalam membedakan kategori kurang segar karena karakteristik
BSIBSI Sistem dirancang untuk berjalan secara real-time pada video pemantauan persimpangan sehingga dapat mengidentifikasi kendaraan, pejalan kaki, dan objekSistem dirancang untuk berjalan secara real-time pada video pemantauan persimpangan sehingga dapat mengidentifikasi kendaraan, pejalan kaki, dan objek
USMUSM 891 pada data uji, konsisten dengan hasil validasi (0. 894), serta waktu inferensi rata-rata 26. 1 ms. Sistem ini berkontribusi dalam menyediakan solusi891 pada data uji, konsisten dengan hasil validasi (0. 894), serta waktu inferensi rata-rata 26. 1 ms. Sistem ini berkontribusi dalam menyediakan solusi
UMPPUMPP Prototipe ini telah memenuhi 80% standar keselamatan perlintasan kereta api Indonesia dan siap diujicobakan secara terbatas, menawarkan solusi ekonomisPrototipe ini telah memenuhi 80% standar keselamatan perlintasan kereta api Indonesia dan siap diujicobakan secara terbatas, menawarkan solusi ekonomis
UNAMAUNAMA Deteksi serangan pada jaringan perangkat Internet of Things (IoT) menjadi tantangan penting dalam menjaga keamanan sistem yang semakin kompleks dan rentanDeteksi serangan pada jaringan perangkat Internet of Things (IoT) menjadi tantangan penting dalam menjaga keamanan sistem yang semakin kompleks dan rentan
SUBSETSUBSET Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) merupakan kunci peningkatan efisiensi operasional dan mutu layanan. Wawancara dengan pengguna di unit rekamSistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) merupakan kunci peningkatan efisiensi operasional dan mutu layanan. Wawancara dengan pengguna di unit rekam
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Pada Industri Sedang variabel UMP berpengaruh negatif namun tidak signifikan, variabel PDRB berpengaruh positif signifikan dan variabel jumlah angkatanPada Industri Sedang variabel UMP berpengaruh negatif namun tidak signifikan, variabel PDRB berpengaruh positif signifikan dan variabel jumlah angkatan
IAESCOREIAESCORE Algoritma berbasis NN dan WT menunjukkan kinerja yang lebih baik jika mempertimbangkan semua jenis gangguan, dan kedua algoritma tersebut menunjukkan kinerjaAlgoritma berbasis NN dan WT menunjukkan kinerja yang lebih baik jika mempertimbangkan semua jenis gangguan, dan kedua algoritma tersebut menunjukkan kinerja
Useful /
IAINFMPAPUAIAINFMPAPUA Strategi ini terbukti membantu santri mahasiswa dalam menjaga keseimbangan antara tuntutan akademik dan religius, serta meningkatkan ketahanan psikologisStrategi ini terbukti membantu santri mahasiswa dalam menjaga keseimbangan antara tuntutan akademik dan religius, serta meningkatkan ketahanan psikologis
BSIBSI Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) merupakan tulang punggung perekonomian Indonesia, namun banyak di antaranya masih menghadapi tantangan dalam pencatatanUsaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) merupakan tulang punggung perekonomian Indonesia, namun banyak di antaranya masih menghadapi tantangan dalam pencatatan
BSIBSI UPTD Pelayanan Infrastruktur Irigasi Wilayah III Ciranjang merupakan unit pelaksana teknis Dinas Pekerjaan Umum dan Tata Ruang Kabupaten Cianjur yang berperanUPTD Pelayanan Infrastruktur Irigasi Wilayah III Ciranjang merupakan unit pelaksana teknis Dinas Pekerjaan Umum dan Tata Ruang Kabupaten Cianjur yang berperan
SUBSETSUBSET Penelitian ini berhasil mengembangkan prototipe aplikasi Android berbasis Augmented Reality (AR) yang mampu menyajikan visualisasi model 3D planet secaraPenelitian ini berhasil mengembangkan prototipe aplikasi Android berbasis Augmented Reality (AR) yang mampu menyajikan visualisasi model 3D planet secara