Machine Learning
Kursus/Jasa Yolo | “Implementasi YOLO untuk Deteksi dan Klasifikasi Objek pada Sistem Pemantauan Lalu Lintas Berbasis AI”

Berikut Silabus: Implementasi YOLO untuk Deteksi dan Klasifikasi Objek pada Sistem Pemantauan Lalu Lintas Berbasis AI
Durasi: 40 Sesi (Setiap sesi 1,5 jam)
Bagian 1: Pengenalan dan Dasar-Dasar (Sesi 1–10)
Sesi 1: Pengantar Sistem Pemantauan Lalu Lintas Berbasis AI
- Konsep dan pentingnya pemantauan lalu lintas berbasis AI.
- Contoh aplikasi dan tantangan di lapangan.
Sesi 2: Pengenalan YOLO (You Only Look Once)
- Sejarah dan evolusi YOLO.
- Perbandingan YOLO dengan metode deteksi objek lainnya.
Sesi 3: Arsitektur YOLOv5
- Komponen utama YOLOv5: Backbone, Neck, dan Head.
- Variasi model (s, m, l, x) dan penggunaan optimalnya.
Sesi 4: Lingkungan Pengembangan YOLOv5
- Instalasi dan konfigurasi YOLOv5 di Python.
- Persiapan library pendukung (PyTorch, OpenCV, dll.).
Sesi 5: Pengenalan Dataset untuk Pemantauan Lalu Lintas
- Sumber data: KITTI, COCO, dan dataset khusus lalu lintas.
- Format dataset untuk YOLO (COCO format).
Sesi 6: Preprocessing Dataset
- Anotasi data menggunakan LabelImg atau Label Studio.
- Data augmentation: Rotasi, flip, zoom, dan lainnya.
Sesi 7: Mengenal Loss Function di YOLOv5
- Mekanisme penghitungan Loss pada YOLOv5.
- Konsep IoU, Objectness Score, dan Class Probability.
Sesi 8: Latihan Anotasi Dataset Lalu Lintas
- Praktek langsung anotasi dataset untuk kendaraan, rambu, dan pejalan kaki.
Sesi 9: Persiapan Model YOLOv5 untuk Training
- Penyesuaian file konfigurasi YOLOv5.
- Memahami hyperparameter dan strategi tuning.
Sesi 10: Implementasi Transfer Learning di YOLOv5
- Konsep transfer learning.
- Fine-tuning model YOLOv5 pada dataset lalu lintas.
Bagian 2: Training dan Evaluasi (Sesi 11–20)
Sesi 11: Training Model YOLOv5 (Tahap Awal)
- Langkah-langkah training model.
- Monitoring proses training menggunakan TensorBoard.
Sesi 12: Analisis Hasil Training
- Evaluasi loss curve.
- Mengevaluasi precision, recall, dan mAP.
Sesi 13: Optimasi Model
- Hyperparameter tuning untuk performa maksimal.
- Mengatasi overfitting dan underfitting.
Sesi 14: Evaluasi Kinerja Model pada Dataset Validasi
- Pengukuran mAP pada dataset validasi.
- Analisis kesalahan deteksi.
Sesi 15: Post-Processing pada YOLOv5
- Teknik Non-Maximum Suppression (NMS).
- Memahami bounding box filtering.
Sesi 16: Peningkatan Akurasi dengan Augmentasi Data
- Advanced augmentation: Mosaic, MixUp, dan Random Scaling.
- Re-training dengan dataset yang diperluas.
Sesi 17: Testing Model pada Dataset Real-Time
- Uji coba model pada video rekaman lalu lintas.
- Analisis hasil deteksi dan klasifikasi.
Sesi 18: Fine-Tuning untuk Kondisi Khusus
- Latihan: Penyesuaian model untuk cuaca buruk atau malam hari.
Sesi 19: Mengukur Performa Sistem
- Metode pengukuran kecepatan inferensi.
- Evaluasi konsumsi sumber daya (CPU/GPU).
Sesi 20: Dokumentasi dan Penyimpanan Model
- Menyimpan model terlatih dalam format ONNX atau TorchScript.
- Membuat dokumentasi penggunaan model.
Bagian 3: Integrasi dan Implementasi (Sesi 21–30)
Sesi 21: Integrasi YOLOv5 dengan OpenCV
- Penggunaan OpenCV untuk membaca video dan streaming kamera.
- Implementasi pipeline deteksi objek secara real-time.
Sesi 22: Membangun Sistem Pemantauan Lalu Lintas Sederhana
- Arsitektur sistem pemantauan lalu lintas berbasis AI.
- Prototipe sistem dengan kamera sederhana.
Sesi 23: Visualisasi Deteksi dan Klasifikasi
- Menampilkan bounding box, label, dan skor confidence.
- Visualisasi hasil deteksi pada video streaming.
Sesi 24: Penerapan Sistem dalam Kondisi Real-Time
- Penyesuaian model untuk deteksi real-time.
- Optimasi model untuk perangkat keras dengan spesifikasi rendah.
Sesi 25: Integrasi Model dengan Database
- Menyimpan data hasil deteksi ke dalam database.
- Contoh implementasi dengan SQLite/MySQL.
Sesi 26: Implementasi Peringatan Otomatis
- Sistem peringatan untuk pelanggaran lalu lintas.
- Mengirim notifikasi berbasis hasil deteksi.
Sesi 27: Testing Model di Lingkungan Nyata
- Uji coba sistem dengan kamera jalan raya.
- Evaluasi hasil dan dokumentasi pengujian.
Sesi 28: Optimasi Sistem untuk Multi-Threading
- Penggunaan multi-threading untuk kecepatan inferensi.
- Contoh implementasi menggunakan Python Threading.
Sesi 29: Integrasi dengan Dashboard Visualisasi
- Menampilkan hasil deteksi di dashboard berbasis web.
- Tools: Flask/Django dan Chart.js/Plotly.
Sesi 30: Latihan Proyek Akhir (Membangun Sistem Utuh)
- Proyek: Membangun sistem pemantauan lalu lintas lengkap.
- Integrasi kamera, model YOLOv5, dan dashboard visualisasi.
Bagian 4: Pengujian Lanjut dan Penyempurnaan (Sesi 31–40)
Sesi 31: Evaluasi Performa Model pada Dataset Baru
- Testing model pada dataset yang belum pernah digunakan.
Sesi 32: Analisis Kesalahan dan Perbaikan
- Identifikasi dan analisis kesalahan deteksi.
- Langkah-langkah perbaikan model.
Sesi 33: Optimasi Latency dan Throughput
- Strategi untuk mempercepat inferensi model.
Sesi 34: Penyesuaian Sistem untuk Lingkungan Edge Computing
- Deploy model di perangkat IoT (Jetson Nano, Raspberry Pi).
Sesi 35: Penggunaan Teknik Model Pruning dan Quantization
- Mengurangi ukuran model tanpa mengorbankan akurasi.
Sesi 36: Latihan Pengembangan Sistem Skala Besar
- Simulasi skenario real-time di lingkungan besar.
Sesi 37: Dokumentasi dan Penulisan Laporan Akhir
- Membuat laporan sistem dan hasil implementasi.
Sesi 38: Latihan Presentasi Proyek
- Penyampaian hasil sistem dalam presentasi profesional.
Sesi 39: Diskusi Feedback dan Penyempurnaan Proyek
- Evaluasi dari peserta atau mentor.
Sesi 40: Proyek Akhir dan Penilaian
- Finalisasi dan pengumpulan proyek akhir.
- Penilaian hasil deteksi, klasifikasi, dan implementasi sistem.