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 /
UNISAPUNISAP Untuk mencapai tujuan penelitian di gunakan metode deskriptif kualitatif, dengan menggunakan observasi dan wawancara dengan para guru olahraga, pengelolahUntuk mencapai tujuan penelitian di gunakan metode deskriptif kualitatif, dengan menggunakan observasi dan wawancara dengan para guru olahraga, pengelolah
ICSEJOURNALICSEJOURNAL Trained for 100 epochs on a balanced dataset, our CNN achieves 98.67 % accuracy, precision of 98. 8 %, and recall of 98. 5 % on a held-out test set. TheTrained for 100 epochs on a balanced dataset, our CNN achieves 98.67 % accuracy, precision of 98. 8 %, and recall of 98. 5 % on a held-out test set. The
LAMINTANGLAMINTANG Pendekatan dua tahap ini meningkatkan kemampuan model untuk membedakan perilaku normal dan aneh dalam lalu lintas jaringan. Dilatih pada dataset keamananPendekatan dua tahap ini meningkatkan kemampuan model untuk membedakan perilaku normal dan aneh dalam lalu lintas jaringan. Dilatih pada dataset keamanan
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Temuan utama dari penelitian ini adalah bahwa bisnis pariwisata memiliki hubungan dengan inklusi keuangan melalui efek tidak langsung. Indikator inklusiTemuan utama dari penelitian ini adalah bahwa bisnis pariwisata memiliki hubungan dengan inklusi keuangan melalui efek tidak langsung. Indikator inklusi
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Kondisi sanitasi dilakukan dengan secara pengamatan dan keberadaan Candida albicans dilakukan melalui analisis laboratorium. Hasil penelitian menunjukkanKondisi sanitasi dilakukan dengan secara pengamatan dan keberadaan Candida albicans dilakukan melalui analisis laboratorium. Hasil penelitian menunjukkan
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Pada industri besar variabel UMP dan jumlah angkatan kerja berpengaruh negatif dan signifikan sedangkan PDRB berpengaruh positif dan signifikan terhadapPada industri besar variabel UMP dan jumlah angkatan kerja berpengaruh negatif dan signifikan sedangkan PDRB berpengaruh positif dan signifikan terhadap
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Namun, secara simultan, akuntabilitas dan transparansi berpengaruh terhadap pengelolaan BLT-Desa. Berdasarkan penelitian, akuntabilitas berpengaruh positifNamun, secara simultan, akuntabilitas dan transparansi berpengaruh terhadap pengelolaan BLT-Desa. Berdasarkan penelitian, akuntabilitas berpengaruh positif
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Adapun jenis penelitian ini merupakan penelitian kualitatif deskriptif. Subjek penelitian ini adalah siswa kelas XI Agama MAN Dompu tahun pelajaran 2022/2023.Adapun jenis penelitian ini merupakan penelitian kualitatif deskriptif. Subjek penelitian ini adalah siswa kelas XI Agama MAN Dompu tahun pelajaran 2022/2023.
Useful /
INDONESIAN EFL JOURNALINDONESIAN EFL JOURNAL Alat bantu digunakan untuk memfasilitasi pengumpulan data. Data diperoleh melalui percakapan mendalam dengan informan menggunakan instrumen yang disiapkan.Alat bantu digunakan untuk memfasilitasi pengumpulan data. Data diperoleh melalui percakapan mendalam dengan informan menggunakan instrumen yang disiapkan.
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Penelitian ini menyimpulkan bahwa kinerja guru di SD RK Xaverius Namorambe termasuk dalam kategori tinggi secara keseluruhan. Kinerja guru dalam aspekPenelitian ini menyimpulkan bahwa kinerja guru di SD RK Xaverius Namorambe termasuk dalam kategori tinggi secara keseluruhan. Kinerja guru dalam aspek
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Kasus berita bohong (hoax) dan ujaran kebencian (hate speech) sangat memperparah ketidakpercayaan masyarakat terhadap sistem pemilu. Penyebaran informasiKasus berita bohong (hoax) dan ujaran kebencian (hate speech) sangat memperparah ketidakpercayaan masyarakat terhadap sistem pemilu. Penyebaran informasi
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Data diambil dari lirik lagu Olivia Rodrigo, teori Knickerbocker dan Reninger (1963) digunakan untuk menganalisis data, sedangkan teori Leech (1981) danData diambil dari lirik lagu Olivia Rodrigo, teori Knickerbocker dan Reninger (1963) digunakan untuk menganalisis data, sedangkan teori Leech (1981) dan