OBJECT DETECTION MENGGUNAKAN MODEL COMMON OBJECTS IN CONTEXT - SINGLE SHOT MULTIBOX DETECTOR DI WEB BROWSER - Hermansyah, Hermansyah; Noor Ismawan, Andika; Ramadan, Sahri (Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri, 2026)
Deteksi objek merupakan salah satu tugas penting dalam computer vision yang digunakan untuk mengidentifikasi dan melokalisasi objek dalam gambar atau video. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan sebuah sistem deteksi objek menggunakan model Common Objects in Context (COCO) Single Shot Multibox Detector (SSD) yang dapat dijalankan di web browser. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem deteksi objek yang dapat berjalan dengan cepat dan akurat di web browser tanpa perlu instalasi tambahan. Metodologi penelitian ini meliputi pengumpulan dataset COCO, pelatihan model SSD COCO menggunakan framework TensorFlow, dan implementasi model di web browser menggunakan teknologi JavaScript dan WebGL. Sistem ini diuji menggunakan dataset pengujian COCO dan hasilnya dibandingkan dengan model deteksi objek lainnya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendeteksi objek dengan akurasi yang baik (mAP 0,75) dan kecepatan yang tinggi (30 FPS) di web browser. Sistem ini juga dapat berjalan dengan lancar di berbagai perangkat, termasuk desktop, laptop, dan smartphone. Kesimpulannya, sistem deteksi objek menggunakan model COCO SSD dapat menjadi solusi yang efektif untuk aplikasi deteksi objek di web browser.