Perbandingan Akurasi Klasifikasi Kendaraan Menggunakan Yolov8 Dan Faster R-CNN - Rizal, Muhamad Helmi Khoirur; Sahertian, Julian; Irawan, Rony Heri (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2025)
Deteksi dan klasifikasi kendaraan merupakan tantangn penting dalam bidang visi komputer. Penelitian ini membandingkan dua metode deep learning populer, yaitu YOLOv8 dan Faster R-CNN, dalam hal akurasi klasifikasi kendaraan pada citra. Dataset yang digunakan terdiri dari gambar kendaraan dengan berbagai kelas seperti mobil, motor, truk, bus. Kedua model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, dan mAP (mean Average Precision). Hasil pengujian menunjukan bahwa Faster R-CNN memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan YOLOv8 pada seluruh kelas kendaraan yang diuji. Studi ini bertujuan untuk memberikan wawasan mengenai keunggulan YOLOv8 dibandingkan metode two-stage seperti Faster R-CNN dalam konteks klasifikasi objek berbasis gambar