Deteksi Objek
Deteksi objek adalah tugas visi komputer di mana jaringan saraf dalam secara bersamaan melokalisasi dan mengklasifikasikan setiap instans dari satu atau lebih kategori objek dalam sebuah gambar, menghasilkan kotak pembatas (bounding box) dan label kelas untuk setiap objek yang terdeteksi. Detektor modern — dari keluarga R-CNN hingga YOLO dan DETR — mencapai akurasi mendekati manusia pada kecepatan waktu nyata (real-time) pada tolok ukur standar.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
Sumber
- Girshick, R., Donahue, J., Darrell, T., & Malik, J. (2014). Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 580–587. DOI: 10.1109/CVPR.2014.81 ↗
- Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 779–788. DOI: 10.1109/CVPR.2016.91 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Object Detection (Region-Based and Anchor-Free Deep Neural Network Models). ScholarGate. https://scholargate.app/id/deep-learning/object-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Klasifikasi CitraPembelajaran Mendalam↔ compare
- Segmentasi InstansPembelajaran Mendalam↔ compare
- Semantic SegmentationPembelajaran Mendalam↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →