Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Komputer Vision
Kursus Komputer Vision

Kursus/Jasa Python | “Penerapan YOLOv5 untuk Deteksi Objek pada Kendaraan Bermotor di Jalan Raya”

Berikut Silabus: Penerapan YOLOv5 untuk Deteksi Objek pada Kendaraan Bermotor di Jalan Raya

Total Sesi: 40
Durasi per Sesi: 1,5 jam


Tahap 1: Pengenalan dan Persiapan (Sesi 1-10)

  1. Sesi 1:
    • Pengantar YOLOv5 dan Deteksi Objek
    • Studi kasus pada kendaraan bermotor di jalan raya
  2. Sesi 2:
    • Instalasi dan pengaturan lingkungan kerja YOLOv5
    • Penggunaan Python, PyTorch, dan Jupyter Notebook
  3. Sesi 3:
    • Penjelasan arsitektur YOLOv5
    • Perbandingan dengan model YOLO sebelumnya
  4. Sesi 4:
    • Pengumpulan dataset kendaraan bermotor
    • Sumber data: dataset open-source dan data lapangan
  5. Sesi 5:
    • Anotasi data menggunakan LabelImg atau Roboflow
    • Format YOLO (txt file) untuk bounding boxes
  6. Sesi 6:
    • Persiapan dataset: splitting data (training, validation, test)
    • Normalisasi dan augmentasi data
  7. Sesi 7:
    • Studi hukum dan etika penggunaan data video jalan raya
    • Praktik penanganan data privasi
  8. Sesi 8:
    • Instalasi dependensi YOLOv5 di Google Colab
    • Penggunaan GPU untuk akselerasi pelatihan
  9. Sesi 9:
    • Konfigurasi file YAML untuk pelatihan YOLOv5
    • Penyesuaian parameter sesuai dataset
  10. Sesi 10:
    • Validasi dataset: mengecek distribusi kelas
    • Troubleshooting kesalahan umum dalam data

Tahap 2: Pelatihan Model YOLOv5 (Sesi 11-20)

  1. Sesi 11:
    • Pelatihan awal YOLOv5 dengan dataset kecil
    • Penjelasan metrik deteksi objek (mAP, precision, recall)
  2. Sesi 12:
    • Pelatihan lengkap YOLOv5 dengan dataset utama
    • Penggunaan callback dan early stopping
  3. Sesi 13:
    • Evaluasi performa model pada data validasi
    • Analisis confusion matrix
  4. Sesi 14:
    • Optimasi hyperparameter menggunakan tools seperti Ultralytics
    • Penyesuaian learning rate dan batch size
  5. Sesi 15:
    • Eksperimen augmentasi data untuk meningkatkan performa
    • Flip, rotate, crop, dan perubahan brightness
  6. Sesi 16:
    • Transfer learning dengan model pretrained YOLOv5
    • Keuntungan dan batasan transfer learning
  7. Sesi 17:
    • Fine-tuning model untuk mendeteksi kendaraan tertentu (mobil, motor, truk)
  8. Sesi 18:
    • Mengatasi underfitting dan overfitting pada model YOLOv5
  9. Sesi 19:
    • Ekstraksi fitur penting untuk analisis tambahan
    • Visualisasi bounding boxes pada dataset
  10. Sesi 20:
    • Penilaian performa akhir model
    • Diskusi hasil dan persiapan tahap implementasi

Tahap 3: Implementasi di Dunia Nyata (Sesi 21-30)

  1. Sesi 21:
    • Menggunakan model YOLOv5 untuk deteksi objek di video real-time
    • Integrasi dengan OpenCV
  2. Sesi 22:
    • Implementasi deteksi objek pada rekaman CCTV jalan raya
  3. Sesi 23:
    • Integrasi YOLOv5 dengan kamera live feed
    • Pengujian performa pada data streaming
  4. Sesi 24:
    • Penyesuaian threshold confidence dan IoU pada YOLOv5
  5. Sesi 25:
    • Pengelompokan kendaraan berdasarkan jenis dan ukuran
    • Statistik lalu lintas menggunakan output model
  6. Sesi 26:
    • Optimalisasi kecepatan inferensi untuk real-time processing
    • Penggunaan TensorRT atau ONNX
  7. Sesi 27:
    • Penyimpanan dan pengelolaan hasil deteksi dalam database
  8. Sesi 28:
    • Visualisasi hasil deteksi menggunakan Dash atau Plotly
  9. Sesi 29:
    • Studi kasus: pengenalan plat nomor kendaraan sebagai tambahan
  10. Sesi 30:
    • Pengembangan API menggunakan Flask untuk integrasi YOLOv5

Tahap 4: Penyesuaian Lanjutan dan Publikasi (Sesi 31-40)

  1. Sesi 31:
    • Evaluasi kinerja di perangkat keras berbeda (CPU vs GPU)
  2. Sesi 32:
    • Fine-tuning model untuk data lokal atau cuaca spesifik
  3. Sesi 33:
    • Mengatasi false positive dan false negative secara mendalam
  4. Sesi 34:
    • Mengimplementasikan pelacakan multi-objek (Object Tracking)
  5. Sesi 35:
    • Deployment model di cloud (AWS, Google Cloud, atau Azure)
  6. Sesi 36:
    • Penulisan laporan hasil deteksi untuk stakeholder
  7. Sesi 37:
    • Optimasi YOLOv5 untuk embedded systems (Raspberry Pi atau Jetson Nano)
  8. Sesi 38:
    • Membuat dokumentasi lengkap untuk model dan pipeline
  9. Sesi 39:
    • Persiapan publikasi makalah atau presentasi terkait proyek YOLOv5
  10. Sesi 40:
    • Finalisasi proyek dan diskusi potensi pengembangan lebih lanjut
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Pelatihan Training Pemrograman Web

Kursus/Pelatihan Pemrograman Web | Training Pemrograman Web Master Class Selama 3 Hari

Silabus Master Class Pemrograman Web (3 Hari, 9:00 – 16:00) ⏳ Durasi: 3 Hari Jam: …

Kursus Pelatihan Training Android Studio

Kursus/Pelatihan Android Studio | Training Android Studio Class Selama 3 Hari

Berikut adalah silabus Android Studio Master Class selama 3 hari (09:00 – 16:00) dengan waktu …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *