Optimalisasi Algoritma YOLOv5 untuk Deteksi Mata Katarak - Susilo, Andi; Adryansyah, Fachri (Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic), 2024)
Penelitian ini membahas penerapan algoritma YOLOv5 untuk deteksi dini penyakit katarak berdasarkan pengolahan citra, katarak adalah penyakit mata umum yang dapat menyebabkan kebutaan jika tidak segera ditangani. YOLOv5 sebagai metode deteksi objek real-time mampu mengidentifikasi objek dalam satu frame gambar dengan kecepatan tinggi dan akurasi mencapai 85%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma YOLOv5 ini mampu mengidentifikasi katarak dengan baik yang dibuktikan dengan nilai F1-Score sebesar 0,86, Precision 0,894, dan Recall 0,891.