Politeknik Siber dan Sandi Negara

Knowledge Center of Cybersecurity and Cryptography

  • Home
  • Information
  • News
  • Help
  • Librarian
  • Member Area
  • Select Language :
    Arabic Bengali Brazilian Portuguese English Espanol German Indonesian Japanese Malay Persian Russian Thai Turkish Urdu

Search by :

ALL Author Subject ISBN/ISSN Advanced Search

Last search:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Convolutional Neural Networks untuk Visi Komputer
Bookmark Share

Text

Convolutional Neural Networks untuk Visi Komputer

Sayuti Rahman - Personal Name;

Visi komputer merupakan bidang ilmu yang mempelajari dan menafsirkan objek atau informasi pada citra digital. Sebuah kamera cerdas dengan visi komputer dapat memantau objek berbasis visual. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode yang cukup populer dan yang paling diminati untuk masalah visi karena tingkat akurasinya yang tinggi. CNN telah berkembang pesat yang ditandai dengan banyak munculnya arsitektur CNN untuk beragam kasus klasifikasi objek pada citra digital. Arsitektur ini disebut dengan Existing CNN. selain membuat arsitektur CNN baru. Buku ini memaparkan bagaimana cara menggunakan Existing CNN seperti transfer learning, fine-tuning, dan pruning.

Transfer Learning adalah pendekatan pertama yang harus diterapkan ketika dihadapkan masalah pengenalan gambar baru. Cara kerja transfer learning adalah memanfaatkan seluruh bobot atau pengetahuan jaringan CNN. Bobot Existing CNN ketika dilatih untuk mengklasifikasi data yang besar dipertahankan dan digunakan untuk mengklasifikasi data dan kelas yang lebih sedikit. Transfer learning menjadi solusi tercepat dalam menangani masalah klasifikasi tanpa harus melatih ulang jutaan gambar. Untuk dapat menggunakan transfer learning.

Fine-tuning merupakan cara untuk memanfaatkan arsitektur Existing CNN dengan melatih ulang dataset. Fine-tuning tidak hanya mengubah bagian Fully Connected saja melainkan lapisan konvolusi dan pooling dapat diubah. Bagian lapisan konvolusi seperti fungsi aktivasi, padding, kernel dan lapisan pooling dapat diubah untuk menyesuaikan kebutuhan. Fine-tuning membutuhkan komputasi yang lebih besar dibanding dengan transfer learning. Selanjutnya adalah pruning, pruning atau memangkas Existing CNN digunakan untuk mendapatkan model CNN yang lebih ringkas dan lebih cepat dalam klasifikasi objek. Pruning merupakan pilihan terakhir dalam mengeksploitasi Existing CNN. Pengamatan terhadap transfer learning atau fine-tuning arsitektur CNN dapat dimanfaatkan untuk memilih arsitektur terbaik. Dengan demikian, setelah membaca buku ini diharapkan dapat membuat arsitektur CNN baru atau dapat mengeksploitasi Existing CNN.

Buku Convolutional Neural Networks untuk Visi Komputer Jaringan Saraf Konvolusional untuk Visi Komputer (Arsitektur Baru, Transfer Learning, Fine Tuning, dan Pruning) ini diterbitkan oleh Penerbit Buku Pendidikan Deepublish.


Availability
#
Perpustakaan Poltek SSN (Rak 000) 004.22 SAY c
b0003309
Available
Detail Information
Series Title
-
Call Number
004.22 SAY c
Publisher
Yogyakarta : Deepublish., 2021
Collation
x, 132 hal : 25cm
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
9786230235399
Classification
004.22
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
jaringan internet
CNN
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
-
Other Information
Link
-
Daftar Isi
-
Other version/related

No other version available

File Attachment
No Data
Comments

You must be logged in to post a comment

Politeknik Siber dan Sandi Negara
  • Information
  • Services
  • Librarian
  • Member Area

About Us

Perpustakaan Politeknik Siber dan Sandi Negara menyediakan berbagai macam koleksi seperti Buku, Jurnal, Majalah, Koran, Referensi dan Konten Lokal.

Search

start it by typing one or more keywords for title, author or subject

Keep SLiMS Alive Want to Contribute?

© 2025 — Senayan Developer Community

Powered by SLiMS
Select the topic you are interested in
  • Computer Science, Information & General Works
  • Philosophy & Psychology
  • Religion
  • Social Sciences
  • Language
  • Pure Science
  • Applied Sciences
  • Art & Recreation
  • Literature
  • History & Geography
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Advanced Search
Where do you want to share?