Jasa Skripsi Tesis Disertasi Python YOLO ~ Penerapan YOLO dan Transfer Learning untuk Deteksi Kendaraan Bermotor di Jalan Raya

Berikut adalah silabus 10 sesi @1.5 jam untuk topik “Penerapan YOLO dan Transfer Learning untuk Deteksi Kendaraan Bermotor di Jalan Raya”. Silabus ini mencakup dasar-dasar, penerapan praktis, hingga evaluasi performa model.

Silabus 10 Sesi – YOLO + Transfer Learning untuk Deteksi Kendaraan

Sesi 1: Pengenalan Deteksi Objek dan YOLO

• Konsep deteksi objek dalam computer vision

• Sejarah dan evolusi YOLO (v1–v8)

• Arsitektur dasar YOLO dan perbedaannya dengan model lain (RCNN, SSD)

• Studi kasus deteksi kendaraan bermotor

Sesi 2: Instalasi Lingkungan dan Dataset

• Setup lingkungan: Python, OpenCV, PyTorch/TensorFlow, YOLOv5 repo

• Pengantar Google Colab / Jupyter Notebook / local GPU

• Dataset kendaraan (e.g., UA-DETRAC, KITTI, custom dataset dari CCTV)

• Struktur folder dataset YOLO (images/labels/train, val, test)

Sesi 3: Anotasi Dataset dan Preprocessing

• Tools anotasi (LabelImg, Roboflow)

• Format label YOLO (class, x_center, y_center, width, height)

• Augmentasi data (flip, brightness, blur, zoom)

• Split dataset (train/val/test) dan validasi kualitas data

Sesi 4: Training YOLO Dasar

• Menjalankan YOLOv5 training dengan dataset kendaraan

• Hyperparameter penting: batch size, epochs, image size, learning rate

• Menyimpan dan melacak hasil training

• Perkenalan dengan model hasil training .pt

Sesi 5: Transfer Learning pada YOLO

• Konsep transfer learning: pre-trained backbone dan fine-tuning

• Load YOLO pre-trained model (COCO) dan adaptasi ke dataset kendaraan

• Teknik fine-tuning untuk meningkatkan akurasi

• Freezing layer vs retraining full network

Sesi 6: Evaluasi Model Deteksi

• Metode evaluasi: Precision, Recall, mAP (mean Average Precision)

• Analisis confusion matrix

• Visualisasi hasil deteksi dan bounding box

• Kesalahan umum dan false positive/negative

Sesi 7: Implementasi Realtime Deteksi Kendaraan

• Integrasi YOLOv5 dengan video feed (CCTV atau video file)

• Menggunakan OpenCV untuk video streaming

• Optimasi kecepatan inferensi

• Visualisasi output realtime (frame + bounding box + label)

Sesi 8: Penyempurnaan Model dan Optimasi

• Eksperimen augmentasi data lebih lanjut

• Mengatur anchor box, IoU threshold, dan confidence threshold

• Meningkatkan performa dengan YOLOv5s vs YOLOv5l vs YOLOv5x

• Quantization & model conversion untuk deployment

Sesi 9: Deploy YOLO ke Perangkat

• Konversi ke ONNX, TensorRT, atau TFLite

• Deploy ke Raspberry Pi, Jetson Nano, atau Android (opsional)

• Studi kasus: deteksi kendaraan secara offline dengan edge device

• Optimasi ukuran dan performa model

Sesi 10: Proyek Mini dan Presentasi

• Proyek mini: deteksi kendaraan bermotor dari CCTV kota

• Analisis hasil deteksi (jumlah kendaraan, jam sibuk, arah)

• Presentasi proyek setiap peserta (tim/individu)

• Diskusi, evaluasi akhir, dan sertifikasi penyelesaian

Output Akhir:

• Model YOLO terlatih untuk deteksi kendaraan bermotor

• Aplikasi video deteksi kendaraan (offline/realtime)

• Laporan proyek mini + presentasi akhir