Modifikasi Default-Boxes Pada Model SSD Untuk Meningkatkan Keakuratan Deteksi

Abstract

Modifikasi Default-boxes Pada Model SSD Untuk Meningkatkan Keakuratan Deteksi adalah penelitian untuk meningkatkan keakuratan pendeteksian metode Single Shot Multibox Detector. Pada penelitian ini default-boxes dimodifikasi dengan tambahan aspek rasio 2:3 dan 3:2.Dataset yang digunakan untuk penelitian ini adalah PASCAL VOC 2007. Model yang digunakan untuk mengklasifikasikan objek adalah Single Shot Multibox Detector. Layer pada convolutional network dibuat dengan mendefinisikannya dalam bentuk protocol buffer. Untuk melakukan proses training dan testing, digunakan framework caffe. Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian ini adalah penambahan default-boxes dapat meningkatkan keakuratan secara keseluruhan. Namun pada kelas-kelas tertentu keakuratan justru mengalami penurunan. Kata kunci: SSD, CNN, neural network, pendeteksian objek