Pengenalan citra merupakan salah satu bidang kecerdasan buatan yang paling aktif dikembangkan. Pengenalan citra dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi, seperti identifikasi wajah, pengenalan objek, dan interpretasi foto udara. Salah satu tantangan dalam pengenalan citra adalah bagaimana membedakan antara objek yang mirip. Misalnya, membedakan antara gambar kuda dan gambar manusia. Kedua objek tersebut memiliki banyak kesamaan, seperti bentuk tubuh dan warna kulit. Jaringan saraf konvolusi (CNN) telah terbukti sangat efektif untuk tugas-tugas pengenalan citra. CNN dapat belajar untuk mengidentifikasi pola dan fitur yang khas dari masing-masing objek, meskipun objek tersebut mirip.
Adapun Rumusan Masalah :
-
Bagaimana mengembangkan sebuah metode klasifikasi gambar kuda atau manusia menggunakan jaringan saraf konvolusi?
-
Metode yang dikembangkan harus dapat menghasilkan akurasi yang tinggi, bahkan untuk gambar yang menantang, seperti gambar kuda dan manusia yang sama-sama berwarna coklat dan memiliki bentuk tubuh yang mirip.
-
Metode yang dikembangkan juga harus dapat digunakan secara real-time, sehingga dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi, seperti identifikasi wajah dan pengenalan objek
Project ini merupakan implementasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan gambar-gambar kuda dan manusia. Model CNN yang dikembangkan telah dilatih untuk mengenali ciri-ciri visual khusus dari kedua jenis entitas tersebut. Project ini dapat digunakan sebagai dasar untuk memahami konsep dasar machine learning, pengolahan citra, dan klasifikasi dengan menggunakan teknik deep learning. Terdapat dataset yang telah disertakan dan skrip untuk melatih dan mengevaluasi model.
Pemodelan ini sudah disimpan dan kemudian dilakukan deployment menjadi sebuah web app untuk dapat menerapkannya menggunakan data baru berasal dari inputan user. Dapat diakses melalui link dibawah ini :