Automated Fruit Classification Menggunakan Model VGG16 dan MobileNetV2

Autor:	Umniy Salamah, null Anita Ratnasari, null Sarwati Rahayu
Rok vydání:	2022
Předmět:	General Medicine
Zdroj:	JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics). 5:176-181
ISSN:	2614-3054 2614-3062
DOI:	10.36085/jsai.v5i3.3615
Popis:	Pengembangan robot atau mesin untuk membantu kegiatan pertanian memerlukan riset yang panjang. Teknologi tersebut harus dapat memiliki keahlian dalam melakukan berbagai macam aktivitas dan mampu mendeteksi objek yang menjadi sasaran pekerjaannya. Untuk memenuhi hal ini, riset untuk mendeteksi objek pertanian, misalnya buah, menjadi salah satu agenda riset yang perlu dilakukan dan dikembangkan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil perbandingan performa deep learning yaitu VGG16 dan MobileNetV2 untuk fruit classification. Penelitian ini menggunakan dataset dengan jumlah total 90.483 data dengan ukuran gambar 100x100 piksel dan jumlah kelas tanaman buah yang akan diklasifikasi adalah sebanyak 131 kelas. Pada proses testing menggunakan dataset yang ada, MobileNetV2 mendapatkan akurasi 98.4% dan ResNet50 mendapatkan akurasi 99,2%.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::73baabb3413ae4d87b2fb38e18108860 https://doi.org/10.36085/jsai.v5i3.3615 Zobrazit plný text záznamu