Pembuatan Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan Memanfaatkan SSD MobileNet V2 Sebagai Model Pra - Terlatih: Array - Prisky Ratna Aningtiyas; Agus Sumin; Setia Wirawan (Jurnal Ilmiah Komputasi, 2020)
Deteksi objek merupakan salah satu teknik untuk menemukan objek dalam gambar atau video. Salah satu metode untuk membuat deteksi objek adalah menggunakan TensorFlow Object Detection API. Metode tersebut menyediakan model pra – terlatih yang dapat dimanfaatkan dalam pembuatan aplikasi deteksi objek. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah SSD Mobilenet V2. Model tersebut dapat melakukan deteksi objek dengan menghasilkan akurasi dan area terdeteksi untuk keberadaan setiap kategori objek pada suatu gambar. Oleh karena itu, penelitian ini akan membuat aplikasi deteksi objek dengan memanfaatkan metode tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi deteksi objek menggunakan TensorFlow Object Detection API dengan memanfaatkan SSD Mobilenet V2 sebagai model pra – terlatih dalam penerapan ilmu Deep Learning. Aplikasi diharapkan dapat melakukan deteksi dan mengukur akurasi objek, yaitu Camera, Handphone, Headphone, Laptop, dan Mouse melalui input gambar. Dataset yang digunakan dibuat dengan mengumpulkan sebanyak 500 gambar dengan membagi menjadi tiga bagian, yaitu train set, validation set, dan test set dengan masing – masing perbandingan sebesar 70% : 20% : 10%. Pelatihan dilakukan dengan bantuan Google Research Colaboratory sebagai virtual machine. Penelitian ini menggunakan Python 3.6.8 sebagai bahasa pemrograman dan memakai beberapa library yang disediakan oleh Python. Dari uji coba yang dilakukan, aplikasi ini memiliki tingkat akurasi sebesar 93.02% pada test set.