Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia
Kursus Jasa Yolo
Kursus Jasa Yolo

Kursus/Jasa Yolo | “Implementasi YOLO untuk Deteksi dan Klasifikasi Objek pada Sistem Pemantauan Lalu Lintas Berbasis AI”

Berikut Silabus: Implementasi YOLO untuk Deteksi dan Klasifikasi Objek pada Sistem Pemantauan Lalu Lintas Berbasis AI

Durasi: 40 Sesi (Setiap sesi 1,5 jam)


Bagian 1: Pengenalan dan Dasar-Dasar (Sesi 1–10)

Sesi 1: Pengantar Sistem Pemantauan Lalu Lintas Berbasis AI

  • Konsep dan pentingnya pemantauan lalu lintas berbasis AI.
  • Contoh aplikasi dan tantangan di lapangan.

Sesi 2: Pengenalan YOLO (You Only Look Once)

  • Sejarah dan evolusi YOLO.
  • Perbandingan YOLO dengan metode deteksi objek lainnya.

Sesi 3: Arsitektur YOLOv5

  • Komponen utama YOLOv5: Backbone, Neck, dan Head.
  • Variasi model (s, m, l, x) dan penggunaan optimalnya.

Sesi 4: Lingkungan Pengembangan YOLOv5

  • Instalasi dan konfigurasi YOLOv5 di Python.
  • Persiapan library pendukung (PyTorch, OpenCV, dll.).

Sesi 5: Pengenalan Dataset untuk Pemantauan Lalu Lintas

  • Sumber data: KITTI, COCO, dan dataset khusus lalu lintas.
  • Format dataset untuk YOLO (COCO format).

Sesi 6: Preprocessing Dataset

  • Anotasi data menggunakan LabelImg atau Label Studio.
  • Data augmentation: Rotasi, flip, zoom, dan lainnya.

Sesi 7: Mengenal Loss Function di YOLOv5

  • Mekanisme penghitungan Loss pada YOLOv5.
  • Konsep IoU, Objectness Score, dan Class Probability.

Sesi 8: Latihan Anotasi Dataset Lalu Lintas

  • Praktek langsung anotasi dataset untuk kendaraan, rambu, dan pejalan kaki.

Sesi 9: Persiapan Model YOLOv5 untuk Training

  • Penyesuaian file konfigurasi YOLOv5.
  • Memahami hyperparameter dan strategi tuning.

Sesi 10: Implementasi Transfer Learning di YOLOv5

  • Konsep transfer learning.
  • Fine-tuning model YOLOv5 pada dataset lalu lintas.

Bagian 2: Training dan Evaluasi (Sesi 11–20)

Sesi 11: Training Model YOLOv5 (Tahap Awal)

  • Langkah-langkah training model.
  • Monitoring proses training menggunakan TensorBoard.

Sesi 12: Analisis Hasil Training

  • Evaluasi loss curve.
  • Mengevaluasi precision, recall, dan mAP.

Sesi 13: Optimasi Model

  • Hyperparameter tuning untuk performa maksimal.
  • Mengatasi overfitting dan underfitting.

Sesi 14: Evaluasi Kinerja Model pada Dataset Validasi

  • Pengukuran mAP pada dataset validasi.
  • Analisis kesalahan deteksi.

Sesi 15: Post-Processing pada YOLOv5

  • Teknik Non-Maximum Suppression (NMS).
  • Memahami bounding box filtering.

Sesi 16: Peningkatan Akurasi dengan Augmentasi Data

  • Advanced augmentation: Mosaic, MixUp, dan Random Scaling.
  • Re-training dengan dataset yang diperluas.

Sesi 17: Testing Model pada Dataset Real-Time

  • Uji coba model pada video rekaman lalu lintas.
  • Analisis hasil deteksi dan klasifikasi.

Sesi 18: Fine-Tuning untuk Kondisi Khusus

  • Latihan: Penyesuaian model untuk cuaca buruk atau malam hari.

Sesi 19: Mengukur Performa Sistem

  • Metode pengukuran kecepatan inferensi.
  • Evaluasi konsumsi sumber daya (CPU/GPU).

Sesi 20: Dokumentasi dan Penyimpanan Model

  • Menyimpan model terlatih dalam format ONNX atau TorchScript.
  • Membuat dokumentasi penggunaan model.

Bagian 3: Integrasi dan Implementasi (Sesi 21–30)

Sesi 21: Integrasi YOLOv5 dengan OpenCV

  • Penggunaan OpenCV untuk membaca video dan streaming kamera.
  • Implementasi pipeline deteksi objek secara real-time.

Sesi 22: Membangun Sistem Pemantauan Lalu Lintas Sederhana

  • Arsitektur sistem pemantauan lalu lintas berbasis AI.
  • Prototipe sistem dengan kamera sederhana.

Sesi 23: Visualisasi Deteksi dan Klasifikasi

  • Menampilkan bounding box, label, dan skor confidence.
  • Visualisasi hasil deteksi pada video streaming.

Sesi 24: Penerapan Sistem dalam Kondisi Real-Time

  • Penyesuaian model untuk deteksi real-time.
  • Optimasi model untuk perangkat keras dengan spesifikasi rendah.

Sesi 25: Integrasi Model dengan Database

  • Menyimpan data hasil deteksi ke dalam database.
  • Contoh implementasi dengan SQLite/MySQL.

Sesi 26: Implementasi Peringatan Otomatis

  • Sistem peringatan untuk pelanggaran lalu lintas.
  • Mengirim notifikasi berbasis hasil deteksi.

Sesi 27: Testing Model di Lingkungan Nyata

  • Uji coba sistem dengan kamera jalan raya.
  • Evaluasi hasil dan dokumentasi pengujian.

Sesi 28: Optimasi Sistem untuk Multi-Threading

  • Penggunaan multi-threading untuk kecepatan inferensi.
  • Contoh implementasi menggunakan Python Threading.

Sesi 29: Integrasi dengan Dashboard Visualisasi

  • Menampilkan hasil deteksi di dashboard berbasis web.
  • Tools: Flask/Django dan Chart.js/Plotly.

Sesi 30: Latihan Proyek Akhir (Membangun Sistem Utuh)

  • Proyek: Membangun sistem pemantauan lalu lintas lengkap.
  • Integrasi kamera, model YOLOv5, dan dashboard visualisasi.

Bagian 4: Pengujian Lanjut dan Penyempurnaan (Sesi 31–40)

Sesi 31: Evaluasi Performa Model pada Dataset Baru

  • Testing model pada dataset yang belum pernah digunakan.

Sesi 32: Analisis Kesalahan dan Perbaikan

  • Identifikasi dan analisis kesalahan deteksi.
  • Langkah-langkah perbaikan model.

Sesi 33: Optimasi Latency dan Throughput

  • Strategi untuk mempercepat inferensi model.

Sesi 34: Penyesuaian Sistem untuk Lingkungan Edge Computing

  • Deploy model di perangkat IoT (Jetson Nano, Raspberry Pi).

Sesi 35: Penggunaan Teknik Model Pruning dan Quantization

  • Mengurangi ukuran model tanpa mengorbankan akurasi.

Sesi 36: Latihan Pengembangan Sistem Skala Besar

  • Simulasi skenario real-time di lingkungan besar.

Sesi 37: Dokumentasi dan Penulisan Laporan Akhir

  • Membuat laporan sistem dan hasil implementasi.

Sesi 38: Latihan Presentasi Proyek

  • Penyampaian hasil sistem dalam presentasi profesional.

Sesi 39: Diskusi Feedback dan Penyempurnaan Proyek

  • Evaluasi dari peserta atau mentor.

Sesi 40: Proyek Akhir dan Penilaian

  • Finalisasi dan pengumpulan proyek akhir.
  • Penilaian hasil deteksi, klasifikasi, dan implementasi sistem.
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 *