Deteksi Objek Serupa Menggunakan You Only Look Once (YOLO3.0) - Sri Desy Siswanti; Kharisma Kharisma Kharisma; Ahmad Fali Okilas; Huda - Ubaya; Iman - Saladin; Ghufron - Mubaroq (Jurnal Sistem Informasi, 2023)
Saat ini deteksi objek yang digabungkan dengan sistem AI sering digunakan untuk mendeteksi (objek dalam sebuah gambar. Hal ini telah diaplikasikan dalam dikehidupan sehari sehari diantaranya di bidang pertahanan, sistem pengawasan suatu kota maupun dipakai  pada fitur mobil untuk meminimumkan kecelakaan. Dalam paper ini  fokus membahas deteksi objek menggunakan YOLO3.  Objek yang dideteksi dalam paper ini adalah truk dan bus, kedua kendraaan tersebut merupakan kendaraan beroda empat berbentuk persegi panjang  yang sering ditemukan dijalan. Kedua kendaraan ini merupakan objek berbentuk mirip dan kadang keliru untuk identifikasi kedua objek tersebut. Sistem ini dimulai dari membuat dataset  gambar truk dan bus, dimana dataset ini terdiri dari data training dan dataset. Kemudian dilanjutkan dengan proses  ekstrasi fitur yang menggunakan metode Darknet-53 dan deteksi objek menggunakan  Feature Pyramid Network (FPN), akhirnya jika dikenali maka objeknya akan diberikan bounding box. Tujuan dari proses ini mendapatkan nilai akurasi dengan  objek yang memiliki bentuk yang  mirip dan mencari faktor yang mempengaruhi nilai akurasi tersebut.  Hasil proses deteksi objek menggunakan YOLO3 dapat menaikkan nilai akurasi pada objek dengan bentuk serupa, walaupun terdapat beberapa  kelemahan. Faktor yang mempengaruhi  nilai akurasi yaitu nilai threshold yang sangat mempemgaruhi  dalam membedakan  bentuk objek yang satu dengan objek yang lain terutama jika objek tersebut memiliki bentuk yang mirip