Pernah nonton film A.X.L – Dalam film A.X.L., teknologi computer vision dapat dilihat dalam bagaimana robot anjing A.X.L. berinteraksi dengan lingkungannya dan karakter manusia. Meskipun film tersebut adalah karya fiksi ilmiah, elemen computer vision yang digunakan dalam cerita tersebut memberikan daya tarik teknologi masa depan. Berikut beberapa cara kerja computer vision yang mungkin diimplikasikan dalam film tersebut:
- Pengenalan Objek dan Orang:
- A.X.L. mungkin dilengkapi dengan kemampuan untuk mengenali objek dan orang di sekitarnya. Ini bisa mencakup pengenalan wajah atau objek untuk membantu dalam berinteraksi dengan lingkungan dan karakter manusia.
- Pemahaman Lingkungan:
- Computer vision dalam A.X.L. dapat digunakan untuk menganalisis dan memahami lingkungan sekitar, termasuk rintangan atau bahaya potensial. Ini dapat membantu A.X.L. bergerak secara efisien dan aman dalam berbagai situasi.
- Sistem Navigasi:
- Robot anjing tersebut mungkin menggunakan teknologi computer vision untuk sistem navigasinya. Dengan kemampuan ini, A.X.L. dapat membuat keputusan cerdas tentang rute terbaik dan menghindari hambatan selama perjalanan.
- Interaksi Manusia-Mesin:
- A.X.L. dapat menggunakan computer vision untuk berinteraksi dengan karakter manusia. Kemungkinan termasuk pemahaman ekspresi wajah, gerakan tubuh, atau bahasa tubuh untuk memahami dan merespons perilaku manusia.
- Pelacakan Gerakan:
- Dalam adegan aksi atau kejar-kejaran, A.X.L. mungkin menggunakan computer vision untuk melacak gerakan dan memprediksi pergerakan objek atau karakter lainnya.
- Rekognisi Suara:
- Meskipun lebih terkait dengan pemrosesan suara daripada computer vision, kemungkinan ada integrasi antara kemampuan pengenalan suara dan visual. A.X.L. dapat merespons perintah suara atau berkomunikasi dengan karakter manusia.
- Pengolahan Citra:
- Teknologi pengolahan citra dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas visual film, terutama dalam menampilkan efek visual robot anjing yang realistis.
Semua tentang algoritma?
Contents
Pernah mendengar kata/istilah algoritma? yaitu merupakan langkah-langkah yang dilakukan untuk mencapai tujuan tertentu. Misalkan algoritma mematikan komputer CPU dengan benar. Tentu tidak langsung cabut colokan kabel donk yang akan merusak komponen CPU. Maka algoritma yang benar yaitu pertama yang dilakukan yaitu Save dan Close semua aplikasi, klik Shutdown pada Windows, selanjutnya cabut colokan kabel.
Tahukah kalian ketika melihat gambar atau mencari wajah di foto? Itulah sejenis “pencarian” yang dilakukan oleh teknik convolutional dalam dunia komputer. Mari kita jelaskan dengan mudah:
- Pendefinisian “Pola”:
- Bayangkan kalian mencari wajah di foto. Kalian mungkin mencari pola seperti hidung, mata, atau mulut. Nah, teknik convolutional itu seperti mengajari komputer untuk mencari pola-pola seperti itu.
- “Filter” atau “Jendela Pencarian”:
- Sekarang, bayangkan Anda memiliki jendela kecil yang bergerak di atas foto, mengecek area kecil setiap kali. Jendela ini mencari pola, seperti mata atau hidung. Filter inilah yang digunakan dalam teknik convolutional.
- Menemukan Ciri-Ciri Penting:
- Teknik ini mencari ciri-ciri penting di setiap bagian gambar. Misalnya, jika kita mencari wajah, filter mungkin akan mendeteksi tepi mata atau bentuk hidung.
- “Convolution” atau “Konvolusi”:
- Inilah langkahnya. Filter atau jendela kecil ini “bergerak” di atas gambar, mengecek satu area kecil pada satu waktu. Ini seperti menerapkan filter ke foto secara berulang-ulang.
- Menggabungkan Informasi:
- Kemudian, informasi dari setiap pergerakan jendela digabungkan untuk membuat gambaran keseluruhan. Ini membantu komputer memahami di mana letak objek atau pola yang diinginkan.
Bayangkan ini seperti mencari-cari di puzzle. Setiap bagian puzzle (filter) mencari-cari potongan kecil gambar (pola), dan saat semuanya digabungkan, kita mendapatkan gambaran lengkap.
Jadi, teknik convolutional ini memungkinkan komputer untuk “mengerti” gambar atau mencari pola-pola tertentu, seperti wajah atau objek, dengan cara yang mirip dengan cara kita melihat dan mengenali hal-hal di sekitar kita.
Tentu algoritma yang digunakan untuk Machine Learning untuk Mengenali Objek dengan akurasi tinggi lebih mudah dijelaskan dengan persamaan matematika yaitu operasi convolutional
sebagai contoh, jika kita memiliki citra berukuran
![\[M .\dot N\]](https://softscients.com/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-e3afd6e76c04641a8da9fc8b5e6cec66_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
dan kernel/filter dengan ukuran
![\[m .\dot n\]](https://softscients.com/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-c2028035d6b638b449683abd43edeb21_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
, maka persamaan convolutional dapat ditulis sebagai
![\[ (f*g)(x,y) = \sum_{a=0}^{m-1} \sum_{b-0}^{n-1} f(x-a,y-b) .\dot g(g,b) \]](https://softscients.com/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-57810f97ad83292747465b73a32f28ff_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
Ini mencerminkan operasi pergeseran kernel g di atas citra f, di mana kita mengalikan nilai-nilai yang bertepatan dan menjumlahkannya untuk mendapatkan nilai pada posisi tertentu dari citra hasil.
Model Machine Learning
Dalam dunia yang semakin dipenuhi dengan teknologi kecerdasan buatan, salah satu terobosan yang paling mengagumkan adalah kemampuan komputer untuk memahami dan memproses gambar dengan tingkat akurasi yang semakin tinggi. Salah satu pencapaian utama dalam hal ini adalah pengembangan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk Menyingkap Rahasia Machine Learning untuk Mengenali Objek dengan akurasi tinggi dan di antara banyak arsitektur yang tersedia, VGG16 telah menjadi sorotan utama.
Tentu Menyingkap Rahasia Machine Learning untuk Mengenali Objek dengan akurasi tinggi butuh library yang mumpuni, kalian bisa menggunakan Pytorch atau TensorFlow/Keras, bisa baca lebih lanjut Memilih Tensorflow atau Pytorch untuk Framework Deep Learning
Apa itu VGG16?
VGG16 adalah salah satu model CNN yang dikembangkan oleh Visual Graphics Group (VGG) di Universitas Oxford. Keunggulan utama dari model ini terletak pada kedalaman arsitekturnya. VGG16 memiliki 16 lapisan konvolusi dan lapisan terkait yang memungkinkan deteksi fitur gambar yang sangat kompleks.
Struktur VGG16
Arsitektur VGG16 terdiri dari serangkaian lapisan konvolusi dan pooling yang mendalam, diikuti oleh beberapa lapisan fully connected (sepenuhnya terhubung). Model ini terkenal dengan penggunaan kernel konvolusi berukuran kecil (3×3) yang diterapkan secara berturut-turut, memungkinkan representasi fitur yang lebih baik.
Keunggulan Utama VGG16
- Kedalaman Arsitektur: VGG16 menonjol dengan keunggulan dalam kedalaman arsitektur, yang memungkinkannya untuk mengenali fitur gambar yang sangat kompleks. Ini membuatnya cocok untuk tugas pengenalan objek dan klasifikasi gambar.
- Fleksibilitas dan Transfer Learning: Arsitektur VGG16 memungkinkan transfer learning dengan mudah. Anda dapat menggunakan model ini untuk tugas spesifik dengan mengganti lapisan terakhirnya sesuai dengan kebutuhan Anda.
- Kinerja Tinggi: VGG16 telah terbukti memberikan kinerja yang sangat baik dalam berbagai tugas, terutama dalam konteks kompetisi pengenalan gambar.
Penggunaan VGG16 dalam Praktik
Model ini telah digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi, termasuk klasifikasi gambar, deteksi objek, dan segmentasi gambar. Penggunaannya yang luas dan kehandalannya membuatnya menjadi pilihan populer di kalangan peneliti dan praktisi kecerdasan buatan.
Kode Model VGG16 menggunakan Pytorch
Mari kita buat kode model VGG16 menggunakan pytorch
import torch
import torch.nn as nn
class VGG16(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=1000):
super(VGG16, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
)
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.avgpool(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.classifier(x)
return x
# Inisialisasi model VGG16
vgg16_model = VGG16()
# Cetak struktur model
print(vgg16_model)
Model VGG16, seperti banyak model klasifikasi dalam PyTorch, umumnya menggunakan fungsi kerugian (loss function) yang disebut CrossEntropyLoss untuk tugas klasifikasi multikelas. Fungsi ini menggabungkan operasi log softmax dan negative log likelihood loss.
Berikut adalah contoh penggunaan CrossEntropyLoss dalam pelatihan model VGG16:
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # Inisialisasi model VGG16 vgg16_model = VGG16() # Fungsi kerugian (loss function) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # Contoh data dan target input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224) # (batch_size, channels, height, width) target = torch.randint(0, 1000, (1,)) # Contoh label target # Optimizer (opsional, dapat disesuaikan dengan kebutuhan Anda) optimizer = optim.SGD(vgg16_model.parameters(), lr=0.01) # Proses pelatihan optimizer.zero_grad() output = vgg16_model(input_data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step()