Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Ilman, Mukhamad Zidni
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Performa Jetson Nano, Jetson Xavier NX dan Lenovo Legion 5 terhadap Penggunaan YOLOv7 Ilman, Mukhamad Zidni; Novamizanti, Ledya; Akhyar, Fityanul
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 2 (2024): April 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Akurasi tinggi dan performa merupakan hal yang penting dalam penerapan deep learning. Untukmendapatkan hal tersebut, memerlukan adanyahardware yang mumpuni dalam bidang deep learning. GPU merupakan hardware yang paling berpengaruhpada hasil akurasi deep learning. Namun, GPUmemerlukan biaya dan konsumsi daya yang tidak sedikituntuk menjalankan sebuah platform dengan performatinggi. Dalam penelitian ini ada tiga perangkat komputeryang diuji performanya melalui algoritma YOLOv7yaitu, Jetson Xavier NX, Jetson Nano, dan laptop Legiondengan GPU Nvidia Geforce GTX1650TI. Perangkatkomputer ini, sudah pernah digunakan dalam pengujianobject detection dibeberapa penelitian yang sudahdilakukan. Pengujian ini menggunakan dataset gambaryang sebelumnya berupa video lobster penangkaranAruna Indonesia di Pantai Amed, Bali. Hasilpendeteksian lobster dapat lebih maksimal lagi apabilavideo dataset yang tersedia tidak bergerak ataukameranya tetap di tempat. Sementara ini, YOLOv7merupakan pendeteksi objek yang paling unggul darisemua pendeteksi objek yang dikenal. Kualitas kecepatandan akurasi yang dimiliki YOLOv7 bisa mencapai 5 FPShingga 120 FPS dan memiliki akurasi tertinggi 56,8% APpada mAP.5-.95 diantara semua pendeteksi objek realtime yang ada dengan sekitar 30 FPS lebih tinggi padaGPU V100. Kata kunci— Akurasi tinggi, performa, FPS, AP, YOLOv7, GPU
Co-Authors Fityanul Akhyar Ledya Novamizanti