Training Custom Model Deteksi Udang menggunakan YOLOv8 - Maulana, Muhamad Irfan; Noviana, Rina (Jurnal Ilmiah Komputasi, 2023)
Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat membuat perkembangan teknologi di dunia computer vision semakin berkembang. Saat ini, penggunaan teknologi computer vision secara masif digunakan hampir di setiap kehidupan manusia yang tentunya sangat membantu manusia dalam melakukan pekerjaan dan aktivitas sehari-hari. Salah satu objek dari visi komputer adalah deteksi objek. Salah satu komoditas perikanan yang berkembang pesat di Indonesia adalah udang. Teknologi pendeteksian objek dapat membantu para petambak udang dalam mendeteksi udang dan menentukan jumlah udang yang terdeteksi. Penelitian ini akan membuat model pelatihan khusus untuk mendeteksi udang dengan menggunakan YOLOv8. Dataset yang digunakan adalah dataset dengan dua kelas, yaitu udang dan bukan_udang dengan jumlah data citra sebanyak 6630 data. Proses anotasi citra dilakukan dengan menggunakan roboflow. Proses training dataset dilakukan dengan menggunakan Google Colaboratory, YOLOv8, dan hasil yang didapat disimpan di Google Drive. Pelatihan dilakukan dengan total 300 epoch. Nilai rata-rata precision sebesar 92.57%, sedangkan nilai recall sebesar 88.2%. Akurasi model diperoleh nilai 93.2%. Hasil ini menggambarkan bahwa model relatif stabil dalam mengklasifikasikan objek dengan tepat.