Buah zaitun merupakan tanaman produk hortikultura rumpun oleaceae dengan genus Olea yang memiliki berbagai macam jenis dan fitur yang unik. Satu dari sekumpulan species Olea yang ditemukan di wilayah tropis dan subtropis yang menjadikan tanaman subur dan melimpah. Hasil panen yang sangat melimpah sebanding dengan kebutuhan pasar. Pemanenan produk secara acak membuat pemilihan produk pasca panen sangat penting dalam mengelompokkan jenis buah zaitun. Sehingga perlu adanya sistem yang dapat mengklasifikasi secara otomatis. Sebelumnya sudah ada penelitian yang diusulkan untuk mengklasifikasi buah zaitun dengan akurasi yang cukup tinggi. Namun kecepatan yang diperlukan butuh waktu yang sangat lama karena menggunakan model pretrained yang begitu kompleks. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi buah zaitun dengan waktu yang lebih cepat dan akurasi yang tidak kalah dari sebelumnya. Metode yang akan digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan rangkaian arsitektur sendiri. Hasil dari penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 92% dengan 30 epoch.
Every craftsman who draws Batik can also not necessarily draw various types of Batik. On the other hand, it takes a long time ranging from weeks to months, to make Batik. Image generation is regarded as an essential part of the field of computer vision. One of the popular methods includes the Generative Adversarial Network, commonly implemented to generate a new data set from an existing one. One model of the Generative Adversarial Network is BatikGAN SL generating batik images by inserting the two Batik patterns to produce a new Batik image. Currently, the generated Batik image does not maintain the input of the Batik pattern. Therefore, this study proposes a GAN model of BatikGAN SL, with the addition of a content loss function using hyperparameters to weight the content loss function. The content loss function is added from the Neural Transfer Style method. Previously, the style loss function in this method has been implemented in BatikGAN SL, and the dataset consists of Batik patches (326 images) and real Batik (163 images). This paper compares the BatikGAN SL model from previous studies with the BatikGAN SL model by implementing hyperparameters on the content loss function. The evaluation is conducted with FID, containing FID Local and FID Global. The results obtained in this study include a collection of Batik images, test evaluation value of 42 on FID Global and 16 on FID Local. These results are obtained by implementing the content loss function with a weight value of 1.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.