<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan kinerja model deteksi objek YOLO (You Only Look Once) versi 11 dan versi 12, dengan fokus pada variasi N dan S pada kedua versi tersebut. Analisis dilakukan terhadap parameter waktu inferensi, kecepatan pemrosesan, penggunaan memori, dan ukuran model. Data diperoleh melalui eksperimen terhadap kedua versi dengan melakukan 100 epoch pelatihan pada masing-masing model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa YOLO versi 11 secara umum memiliki waktu eksekusi yang lebih cepat dibandingkan versi 12, dengan total waktu eksekusi 219 detik untuk versi 11 N dan 228 detik untuk versi 11 S, sementara versi 12 N membutuhkan 303 detik dan versi 12 S membutuhkan 420 detik. Versi 11 juga menunjukkan penggunaan memori yang lebih efisien, sekitar 126-127 MB dibandingkan dengan versi 12 yang membutuhkan memori sekitar 3674-4309 MB. Penelitian ini menyimpulkan bahwa YOLO versi 11 menunjukkan keunggulan signifikan dalam efisiensi waktu pelatihan, penggunaan memori, dan waktu inferensi, menjadikannya pilihan optimal dalam hal sumber daya atau kebutuhan pemrosesan real-time. Sebaliknya, YOLO versi 12 menawarkan konsistensi kinerja yang lebih baik dan potensi akurasi yang lebih tinggi dengan biaya komputasi yang substansial]]>
Copyrights © 2025
