Abstrak—Mobil  otonom  merupakan  inovasi  yang  muncul akibat  perkembangan  teknologi  komputasi  yang  semakin mumpuni.  Mobil  otonom  beroperasi  dengan  meminimalkan campur tangan manusia sehingga dapat mengurangi kecelakaan  lalu  lintas  yang  disebabkan  oleh  kesalahan pengemudi.  Mobil  otonom  memerlukan  beberapa  sensor  agar dapat bekerja dan melakukan navigasi. Sensor yang umumnya digunakan adalah LIDAR. Namun LIDAR memiliki keterbatasan  pada  rentang  deteksi  serta  adanya  komponen bergerak yang membutuhkan perawatan lebih, rentan terhadap perubahan  cuaca,  serta  harganya  yang  relatif  mahal dibandingkan  dengan  alternatif  lain  seperti  kamera  stereo. Algoritma  Stereo  Regional  Convolutional  Neural  Network (Stereo  R-CNN)  akan  diterapkan  pada  kamera  stereo  untuk membuat  bounding  box  tiga  dimensi  dengan  memproses perbedaan  sudut  pandang  pada  gambar  di  kedua  kamera. Metode ini dapat mendeteksi bounding box 3D dari objek pada gambar.  Algoritma  ini  dapat  mendeteksi  objek  dengan  jarak deteksi  yang  lebih  jauh  dibandingkan  dengan  LIDAR,  namun saat  ini  metode  ini  masih  kurang  feasible  untuk  dapat diterapkan  sebagai  pengganti  LIDAR  sebagai  sensor  utama karena kecepatan deteksinya yang masih lambat di kisaran 0.81 detik (1,2 frame per detik).
Kata  Kunci—–Stereo  Camera,  R-CNN,  Kendaraan  Otonom, Deteksi Halangan, 3D Bounding Box

## I. PENDAHULUAN
ETEKSI  objek  3D  merupakan  dasar  dari  persepsi visual,  prediksi  gerakan,  dan  perencanaan  untuk kendaraan  otonom.  Saat  ini,  sebagian  besar  metode  deteksi objek  3D  bergantung  pada  LIDAR  sebagai  sensor  utama untuk menyediakan data jarak atau peta kedalaman. Namun, LIDAR  memiliki  kelemahan  seperti  harganya  yang  relatif mahal,  jarak  deteksi  yang  relatif  dekat,  dan  informasi  yang dihasilkan  terbatas,  yakni  berjumlah  32  hingga  64  baris, dibandingkan  dengan  kamera  yang  memiliki  informasi sejumlah  ribuan  piksel.  Penelitian  ini  akan  membahas megenai  alternatif  deteksi  jarak  selain  menggunakan  Lidar yakni  dengan  menggunakan  kamera  stereo  dengan  metode deteksi  menggunakan  R-CNN  untuk  mengklasifikasikan sekaligus  menentukan bounding  box tiga  dimensi  dari halangan  yang  terdeteksi.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  menjadi  alternatif  pengganti  LiDAR  sebagai  sensor utama deteksi halangan.
Dalam  penelitian  ini,  kami  secara  bersamaan  mendeteksi dan  mengkorelasikan  objek  untuk  gambar  kiri  dan  kanan menggunakan  arsitektur  Stereo  R-CNN  yang  diusulkan. Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  diusulkan  dapat ditinjau  pada Error!  Reference  source  not  found. ,  yang dapat dibagi menjadi tiga bagian utama. Yang pertama adalah modul Stereo RPN yang menampilkan proposal RoI kiri dan kanan yang sesuai. Setelah menerapkan RoI Align pada peta
fitur kiri dan kanan, dilakukan penggabungan fitur RoI untuk mengklasifikasikan kategori objek, melakukan regresi kotak stereo 2D, dan mencari sudut pandang. Keluaran dari segmen ini  membentuk  batasan  untuk  estimasi  kotak  3D,  di  mana kami merumuskan hubungan proyeksi antara sudut bounding box 3D dengan bounding box 2D dan keypoint .

## II. PERANCANGAN ARSITEKTUR
Bagian  ini akan  menjelaskan mengenai sistem yang akan dibangun  seperti  perancangan  data training ,  serta  arsitektur yang digunakan dalam penelitian ini.
A. Data Masukan (Training Data)
Data  masukan  yang  digunakan  sebagai  data training algoritma  Stereo  R-CNN  adalah  data  gambar  dari  kamera

## Deteksi Halangan Menggunakan Metode Stereo R-CNN pada Mobil Otonom
Adrian Aryaputra Firmansyah, Rusdhianto Effendie, dan Ari Santoso Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ditto@ee.its.ac.id
D
Gambar 1. Sampel Data Training (kiri).
Gambar 2.Sampel Data Training (kanan).
Gambar 3. Visualisasi data yang dihasilkan LiDAR.
stereo,  serta  data  yang  dihasilkan  oleh  LIDAR.  Ketiga  data tersebut divisualisasikan pada Gambar , Gambar , dan Gambar . Data masukan yang digunakan berasal dari dataset KITTI 3D Object Detection Evaluation 2017. Dataset ini terdiri dari 7481 data training dan 7518 adegan tes beserta dengan 14936 data point cloud yang dihasilkan oleh LIDAR, dengan total 80,256  objek  berlabel.  Dataset  ini  diambil  menggunakan kendaraan  Volkswagen  Passat  B6  yang  telah  dimodifikasi seperti pada Error! Reference source not found. sehingga dapat  menampung  sensor  yang  dibutuhkan.  Data  direkam menggunakan  komputer  delapan  inti  Intel  Core-i7  yang dilengkapi dengan sistem RAID, menjalankan Ubuntu Linux, dan  database  realtime.  Sensor  yang  digunakan  untuk pengambilan data ini adalah sebagai berikut:
1 buah Inertial Navigation System (IMU): OXTS RT 3003 1 buah Laserscanner (LIDAR): Velodyne HDL-64E 2 buah kamera grayscale, 1.4 MP: FLIR FL2-14S3M-C 2 buah kamera berwarna, 1.4 MP: FLIR FL2-14S3C-C 4 buah lensa Varifocal, 4-8 mm: Edmund Optics NT59-917 Lidar berputar dengan frekuensi 10 putaran per detik, dan menangkap  sekitar  100  ribu  poin  per  siklus  putarannya. Resolusi  vertikal  LIDAR  adalah  64  poin.  Kamera  dipasang kira-kira  sejajar  dengan  bidang  tanah.  Gambar  kamera dipangkas ke ukuran 1382 x 512 piksel menggunakan mode format  7  libdc.  Setelah  dilakukan  filter  dan  pemotongan, gambar  menjadi  sedikit  lebih  kecil.  Kamera  dipicu  untuk menangkap gambar dengan frekuensi 10 frame per detik oleh
Lidar  (saat  menghadap  ke  depan)  dengan  periode  yang disesuaikan secara dinamis (periode maksimum: 2 ms).

## B. Arsitektur Stereo R-CNN
Secara garis besar, arsitektur jaringan Stereo R-CNN yang diusulkan  terbagi  menjadi  beberapa  tahap,  dimulai  dengan tahap deteksi feature menggunakan Residual Neural Network Feature  Pyramid  Network (ResNet-101  FPN),  kemudian dilanjutkan  dengan  pencarian  wilayah  yang  memiliki  fitur- fitur  khusus  di  kedua  gambar  menggunakan Stereo  Region Proposal Network (Stereo RPN), lalu dilakukan regresi stereo pada  hasil  Stereo  RPN  sehingga  dihasilkan  peta kedalaman ( depth  map )  yang  selanjutnya  akan  diestimasi  menjadi bounding  box tiga  dimensi.  Visualisasi  arsitektur  Stereo  R- CNN  yang  diusulkan  dapat  dilihat  pada Error!  Reference source  not  found. .  Algoritma  Stereo  R-CNN  ini  berusaha mempelajari fitur dari suatu objek tiga dimensi. Algoritma ini akan  mendeteksi  dan  mengasosiasikan  objek  tiga  dimensi secara simultan.
Feature  Pyramid  Network merupakan  suatu  metode pembelajaran dimana algoritma mempelajari tiap fitur mulai dari fitur yang sederhana, dan terus meningkat hingga ke fitur yang lebih rumit. Perbedaan antara residual neural network dengan neural  network konvensional  dapat  dilihat  pada Error! Reference source  not found. . Koneksi pintas antar layer ini  menghasilkan  kemampuan  untuk  melatih  jaringan yang lebih dalam dari apa yang sebelumnya mungkin
Pemetaan  identitas  pada  RNN  tidak  memiliki  parameter apa  pun  dan  hanya  ada  untuk  menambahkan  output  dari lapisan sebelumnya ke lapisan di depan. Namun, terkadang x dan  F  (x)  tidak  akan  memiliki  dimensi  yang  sama.  Perlu
Gambar 7. Perbedaan penugasan target untuk regresi dan klasifikasi.
Gambar 8. Visualisasi ROI Align yang memangkas patch yang tepinya tidak sesuai dengan batasan cell.
Gambar  4.  Pengaturan  tata  letak  yang  digunakan  untuk  pengambilan dataset KITTI Stereo 2015 yang digunakan pada penelitian ini.
.
Gambar 5. Perbedaan antara RNN dengan NN konvensional.
diingat  bahwa  operasi  konvolusi  biasanya  mengecilkan resolusi spasial suatu gambar, Karena itu, pemetaan identitas perlu dikalikan dengan nilai proyeksi linear W agar dimensi dari  pemetaan  identitas  sesuai  dengan  residual  dan memungkinkan input x dan F(x) untuk digabungkan sebagai input  ke  lapisan  berikutnya.  Secara  matematis,  fungsi  dari residual neural network dapat dituliskan sebagai Persamaan Error! Reference source not found. .
Pada  penelitian  ini,  ResNet-101  FPN  akan  digunakan untuk mengekstraksi fitur-fitur sparse yang ada pada gambar kiri  dan  gambar  kanan.  Setelah  melalui  ekstraksi  fitur  di ResNet-101  FPN,  gambar  akan  dikurangi  dimensinya menggunakan layer konvolusi 3 × 3 .
Menurut S. Ren, et. all (2017), Region Proposal Network (RPN)  adalah  detektor  objek  berbasis sliding  window [1]. Output dari RPN adalah sekelompok kotak / proposal yang selanjutnya akan diperiksa oleh classifier dan regressor akan adanya  objek  di  dalamnya.  Pada  penelitian  ini,  RPN  yang digunakan  diubah  agar  dapat  menerima  output  dari  FPN dengan mengevaluasi anchor pada beberapa skala di feature map . Kunci utama dari kemampuan algoritma ini mendeteksi dan mengasosiasikan objek secara simultan adalah penentuan kotak ground-truth (GT) yang berbeda untuk pengklasifikasi objek dan untuk regresi kotak stereo.
Pada Gambar  dapat dilihat bahwa gabungan kotak GT kiri dan  kanan  (selanjutnya  disebut  sebagai  kotak union GT) ditetapkan  sebagai  target  untuk  klasifikasi  objek.  Sebuah anchor diberi label positif jika rasio Intersection-over-Union (IoU) dengan salah satu kotak union GT di atas 0.7, dan label negatif jika IoU dengan salah satu kotak union di bawah 0.3. Selanjutnya,  offset  titik  tengah anchor yang  terkandung dalam kotak union GT gabungan dapat dihitung.
Penyelarasan  RoI  atau RoI  alignment merupakan  suatu teknik  yang  didasarkan  pada  interpolasi  bilinear  untuk memangkas patch dengan mulus dari peta fitur gambar penuh berdasarkan  hasil  RPN,  dan  kemudian  mengubah  ukuran patch yang  dipangkas  menjadi  ukuran  spasial  yang diinginkan [2].
RoI  alignment dapat  menggunakan  peta  fitur  (misalnya array 2D)  dan bounding  box hasil  dari  RPN  sebagai masukannya.  Pada  penelitian  ini,  penyelasaran  RoI  akan menggunakan bounding  box hasil  dari  RPN  sebagai masukannya.  Cara  kerja  dari  penyelarasan  RoI  ini  sendiri dapat  divisualisasikan  seperti  pada  Gambar  .  Dengan  peta fitur 5x5 dan kotak pembatas merah, RoI Align menghasilkan peta  fitur  3x3  yang  dihitung  dari  nilai  yang  dibatasi  dalam kotak  merah.  Lalu,  bagaimana  kita  harus  berurusan  dengan nilai-nilai  yang  sebagian  dibagikan  oleh  sel-sel  di  kotak merah,  karena  tepi  hitam  tidak  selalu  selaras  dengan  tepi merah? Akan lebih mudah apabila sel-sel dalam kotak hitam dan  merah  diumpamakan  sebagai  titik  dalam array 2-D, seperti  yang  ditunjukkan  di  Gambar:  Nilai  interpolasi  dari titik  merah  dihitung  berdasarkan  pada  nilai  dari  empat  titik hitam terdekat, yang merupakan masalah interpolasi bilinear.
Seperti  yang dapat  kita  lihat pada  Gambar,  sel-sel  dalam peta  fitur  output  direpresentasikan  sebagai  titik-titik  yang berjarak sama dalam ruang 2-D (titik merah), jadi pertama- tama  kita  perlu  menghitung  koordinatnya.  Dan  karena koordinat bounding  box relatif,  kita  perlu  mengubahnya menjadi koordinat absolut dimana img_width dan img_height merupakan  lebar  dan  tinggi  dari  peta  fitur,  dan height dan width merupakan  ukuran  bounding  box  RPN  yang diinginkan.
Gambar 6. Visualisasi Arsitektur Stereo R-CNN yang Diusulkan.
2
3 4 (img_height - 1)
x_coord = linspace(x_min, x_max, width) * \
(img_width - 1)
Karena  koordinat  dari  titik  merah  berupa  pecahan,  kita dapat  mencari  koordinat  dari  keempat  titik  hitam  yang bertetangga dengan titik merah menggunakan ceil & floor .
1
2 y_low, y_high = floor(y), ceil(y) x_low, x_high = floor(x), ceil(x)
Selanjutnya,  kita  dapat  mencari  nilai  dari  sel  RPN menggunakan  interpolasi  bilinier.  Secara  keseluruhan, algoritma  untuk  penyelarasan  ROI  dapat  dituliskan  dalam bentuk pseudocode sebagai berikut:
1 2
3
4 5 6
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
for y in \ linspace(y_min, y_max, height)*(img_height - 1): for x in \ linspace(x_min,  x_max,  width)*(img_width  - 1):
y_l, y_h = floor(y), ceil(y)
x_l, x_h = floor(x), ceil(x)
a = image[y_l, x_l]
b = image[y_l, x_h]
c = image[y_h, x_l]
d = image[y_h, x_h]
y_weight = y - y_l
x_weight = x - x_l
val = a * (1 - x_weight) \ * (1 - y_weight) + \
b * x_weight * (1 - y_weight) + \
21 22
23 24 25
c * y_weight * (1 - x_weight) + \ d * x_weight * y_weight feature_map.append(val)

## feature_map.reshape(height, width)
Menurut P. Li, X. Chen. et.al (2019), selain bounding box stereo  dan  sudut  pandang,  sudut-sudut  kotak  3D  yang diproyeksikan  di  tengah  kotak  dapat  memberikan  batasan yang  lebih  ketat  untuk  estimasi  kotak  3D  [3].  Seperti  yang ditunjukkan Gambar ,  empat keypoint semantik  3D didefinisikan  untuk  menunjukkan  empat  sudut  di  bagian bawah bounding box 3D. Hanya ada satu keypoint semantik 3D yang dapat diproyeksikan ke kotak tengah (alih-alih tepi kiri atau kanan). Proyeksi keypoint semantik ini didefinisikan sebagai keypoint perspektif.
Keypoint pada algoritma ini diprediksi seperti pada metode Mask R-CNN [2]. Perlu diperhatikan bahwa pada algoritma ini,  hanya  peta  fitur  kiri  yang  digunakan  untuk  prediksi keypoint. Selanjutnya, keluaran dari peta fitur 14  ×  14 RoI dijadikan sebgai masukan ke enam lapisan konvolusi 3  ×  3 secara  berurutan  seperti  yang  diilustrasikan  pada Error! Reference  source  not  found. ,  masing-masing  diikuti  oleh lapisan  fungsi  aktivasi Rectified  Linear  Unit (ReLU). Langkah  terakhir,  lapisan  dekonvolusi 2  ×  2 digunakan untuk mengubah dimensi keluaran menjadi 28  ×  28 . Karena informasi  tambahan  hanya  diberikan  oleh  koordinat 𝑢 dari keypoint ,  Untuk  menghemat komputasi, channel ketinggian dalam output
6  ×  28  ×  28 dijumlahkan untuk
Gambar  9.  Titik  hitam  adalah  sel  di  peta  fitur,  sementara  titik  merah adalah sel hasil RPN.
Gambar 10. Ilustrasi keypoint semantik 3D, keypoint perspektif 2D, dan keypoint batas.
Tabel 1. Hardware yang digunakan pada proses training vCPU 8 core 16 thread allocation from Intel Xeon GPU Nvidia Tesla V100 – 16GB VRAM RAM 30 GB Disk 300 GB SSD Network Storage OS Ubuntu 18.04 LTS untuk Google Cloud Platform Tabel 2. Kriteria tingkat kesulitan Mudah / Easy Normal / Moderate Sulit / Hard Tinggi Minimal 40 piksel 25 piksel 25 piksel Tingkat oklusi Terlihat sepenuhnya Tertutup sebagian Sulit terlihat Maksimal terpotong 15% 30% 50% Tabel 3. Hardware yang digunakan pada proses deteksi CPU 6 core 12 thread Ryzen 5 3600 GPU Nvidia GTX 1660Ti – 6GB VRAM RAM 16 GB Disk 128 GB SSD NVMe OS Elementary OS 5.1.2 Hera
menghasilkan  prediksi 6  ×  28 .  Akibatnya,  setiap  kolom dalam  fitur  RoI  akan  dikumpulkan  dan  berkontribusi  pada prediksi keypoint , algoritma ini dapat dituliskan dalam bentuk pseudocode sebagai berikut:
1 2
3
4 # 6 * cfg.KPTS_GRID * cfg.KPTS_GRID kpts_pred = kpts_class(roi_feat_dense)
# 6 * cfg.KPTS_GRID kpts_pred_all = kpts_pred.sum(height)
Dari enam channel yang dihasilkan pada prediksi keypoint, empat channel pertama mewakili probabilitas dari empat titik kunci semantik yang diproyeksikan ke lokasi 𝑢 yang sesuai sementara  dua channel lainnya  mewakili  probabilitas masing-masing 𝑢 terletak  di  batas  kiri  dan  kanan  masing- masing. Perhatikan bahwa hanya satu dari empat keypoint 3D yang  terletak  di  tengah  kotak  2D,  sehingga  fungsi  aktivasi softmax diterapkan  pada  output 4  ×  28 untuk  mendorong keypoint semantik  eksklusif  diproyeksikan  ke  satu  lokasi. Strategi  ini  menghindari  kemungkinan  kebingungan  jenis perspektif keypoint (sesuai dengan setiap keypoint semantik). Untuk titik kunci batas kiri dan kanan, fungsi aktivasi softmax juga  diterapkan  pada  output  1  ×  28  di  masing-masing keypoint .
1 2 3 4
kpts_pred = kpts_pred_all[:3] \ .view(-1, 4*cfg.KPTS_GRID) kpts_prob = softmax(kpts_pred,1)
# kpts_prob.size = 4 * cfg.KPTS_GRID
5
6
7 8 9 10 11 12 13 left_border_pred = kpts_pred_all[4] \ .view(-1, cfg.KPTS_GRID)
left_border_prob = softmax(left_border_pred,1)
# left_border_prob.size = 1 * cfg.KPTS_GRID right_border_pred = kpts_pred_all[5] \
.view(-1, cfg.KPTS_GRID) right_border_prob = softmax(left_border_pred,1)
# left_border_prob.size = 1 * cfg.KPTS_GRID
Selama  proses  training, cross-entropy  loss pada  hasil keluaran softmax 4  ×  28 untuk prediksi keypoint perspektif diminimalkan. Hanya satu lokasi dalam keluaran 4 × 28 yang dilabeli sebagai target keypoint perspektif. Pada metode ini, kasus  di  mana  tidak  ada  titik  kunci  semantik  3D  yang diproyeksikan secara nyata di tengah kotak diabaikan. Pada dua keypoint batas, cross-entropy loss diminimalkan secara independen.
Pada segmen estimasi bounding box 3D ini, informasi dari segmen prediksi keypoint , serta informasi bounding box 2D yang telah dicari sebelumnya digunakan untuk mengestimasi secara  kasar bounding  box 3D. State dari bounding box 3D dapat  direpresentasikan  dengan  persamaan 𝑥̅   =   {𝑥, 𝑦, 𝑧, 𝜃} , yang  menunjukkan  posisi  pusat  dan  orientasi  horizontal masing-masing bounding box 3D. Dengan bounding box 2D kiri dan kanan, sudut pandang perspektif, dan dimensi yang
Gambar 11. Hasil tangkapan layar proses training.
Gambar 12. Plot precision-recall deteksi bounding box 2D.
Gambar 13. Plot precision-recall deteksi bounding box 3D.
Gambar 14. Plot precision-recall deteksi orientasi mobil.
diregresikan,  kotak  3D  dapat  dicari  dengan  meminimalkan error proyeksi ulang kotak 2D dan keypoint .

## III. PENGUJIAN DAN ANSLISIS SISTEM
Pada bab ini akan membahas tentang pengujian algoritma Stereo  R-CNN  yang  telah  dirancang  pada  bab  sebelumnya, serta  pada  bab  ini  juga  akan  dilakukan  analisis  data  dari pengujian yang dilakukan. Semua data yang digunakan untuk pengujian diambil secara langsung dari dataset KITTI.

## A. Pelatihan Neural Network
Pelatihan  Neural  Network  dilakukan  menggunakan Google Cloud Computing Platform (GCP) dengan hardware komputasi  seperti  pada  Tabel  1.  Training  neural  network dilakukan dengan input dataset sejumlah 7481  untuk masing- masing gambar kamera kiri, gambar kamera kanan, label, dan data  lidar.  Dari  7481  dataset  tersebut,  dilakukan  filter  pada dataset  yang  tidak  memiliki  objek  deteksi  sehingga  hanya 6477  data  yang  digunakan  untuk  melakukan  training. Training  dilakukan  sebanyak  12  epoch  dengan  kecepatan komputasi  training  sebesar  0.8  detik  untuk  setiap  datanya. Lama  waktu  training  dari  algoritma  ini  menggunakan hardware seperti pada Tabel 1 adalah 84766 detik atau 23 jam 32 menit 46 detik.
Hasil dari proses training adalah bobot dari neural network yang disimpan ke dalam file di folder ./models_stereo dengan nama  stereo_rcnn_{jumlahEpoch}_{jumlahData}.pth  yang dalam  kasus  ini  bernama  stereo_rcnn_12_6477.pth  seperti pada Gambar .

## B. Pengujian Neural Network
Hasil dari training neural network di tes menggunakan data testing  yang  terdapat  pada  dataset  KITTI.  Selanjutnya dilakukan  plot  nilai Precision dan Recall dari  hasil  tes tersebut.  Kinerja deteksi objek 3D dievaluasi menggunakan kriteria  PASCAL.  Tingkat  kesulitan  deteksi  dibagi  menjadi tiga  yakni  Mudah  ( easy ),  Normal  ( moderate ),  dan  Sulit ( hard ) yang didefinisikan seperti pada Tabel 2.
Data precision - recall dari  hasil testing deteksi  bounding box 2D, bounding box 3D, dan orientasi mobil dapat dilihat pada Gambar , Gambar , dan Gambar .

## C. Demonstrasi Algoritma Stereo R-CNN
Pada  demonstrasi  algoritma  Stereo  R-CNN  ini  akan ditampilkan beberapa data kualitatif dari 437 data potongan video  yang  dihasilkan.  Pada Error!  Reference  source  not found. dapat dilihat bahwa algoritma dapat mendeteksi posisi dan orientasi mobil dengan cukup akurat. Algoritma ini juga mampu mendeteksi mobil kedua yang terletak di luar rentang deteksi lidar. Pada Error! Reference source not found. juga terlihat batasan dari algoritma ini, yakni algoritma ini hanya dapat mendeteksi objek yang sudah di training sebelumnya sehingga pengendara sepeda pada Error! Reference source not found. tidak terdeteksi.
Pada Error!  Reference  source  not  found. ditampilkan hasil  yang  kurang  baik.  Hal  ini  disebabkan  karena  prediksi orientasi objek yang tidak sesuai akibat mobil yang ada pada gambar  terpotong  sebagian.  Sementara  itu,  pada Gambar ditampilkan trem yang tidak terdeteksi oleh algoritma Stereo R-CNN ini karena
Gambar  17.  Demonstrasi  Stereo  R-CNN  dengan  beberapa  kendaraan tidak terdeteksi.
Tabel 4. Hubungan antara jumlah objek pada gambar dengan lama waktu pemrosesan Jumlah objek pada gambar waktu pemrosesan (detik) Rata-Rata Terlama Tercepat 0 0,808243 0,883845 0.723242 1 0,810192 0,893267 0,732364 2 0,809334 0,882736 0,722135 3 0,810075 0,882453 0,731351 4 0,816123 0,903240 0,723710 5 0,814956 0,893234 0,730354
Gambar  15.  Demonstrasi  Stereo  R-CNN.  (  atas:  bounding  box  3D; bawah : klasifikasi & bounding box 2D; kanan: bird eye's view).
Gambar  16.  Demonstrasi  Stereo  R-CNN  dengan  gambar  mobil  yang terpotong sebagian.
objek trem tidak termasuk dalam data training.

## D. Kecepatan Deteksi Algoritma Stereo R-CNN
Proses  deteksi  dilakukan  dengan  hardware  yang  berbeda dengan proses training dan testing data. Pada proses deteksi, digunakan  komputer  konvensional  dengan  spesifikasi hardware seperti pada Tabel 3.
Dilakukan  uji  coba  deteksi  objek  dengan  jumlah  objek dalam  satu  frame  yang  bervariasi  antara  nol  hingga  empat objek. Uji coba ini dilakukan menggunakan 437 data gambar yang  berasal  dari  data  demonstrasi  algoritma  stereo  r-cnn. Dari  data  pada  Tabel  4  terlihat  bahwa  lama  dari  waktu pemrosesan  tidak  berkorelasi  dengan  jumlah  objek  yang dideteksi untuk objek berjumlah nol hingga empat pada satu gambar. Namun, tidak menutup kemungkinan bahwa waktu deteksi terpengaruh jumlah objek.

## IV. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  serangkaian  ujicoba  algoritma  Stereo R-CNN,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  dapat melakukan deteksi bounding box 3D dan prediksi jarak objek
(mobil) pada gambar stereo yakni : (1)Hasil deteksi bounding box  dan  prediksi  jarak  objek  masih  memiliki  error  yang berkorelasi  dengan  jarak  dan  ukuran  objek.  Hal  ini ditunjukkan dengan error yang semakin meningkat; (2)Pada frame  tertentu  terdapat  kesalahan  deteksi  false  positive, terutama pada objek dengan ukuran lebih kecil dari 25 piksel dan objek yang tertutupi objek lain atau terpotong lebih dari 50%; (3)Kecepatan deteksi algoritma ini berada pada kisaran 0.81  detik  dengan  deviasi  sebesar  0.1  detik.  Kecepatan deteksi  ini  bergantung  pada  spesifikasi  hardware  yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Ren, K. He, R. G. Jian, and J. Sun, “Faster R-CNN: Towards real- time  object  detection  with  region  proposal  networks,” IEEE  Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 39, no. 6, pp. 1137–1149, 2017, doi: 10.2307/j.ctt1d98bxx.10.
[2]  K. He, G. Gkioxari, P. Dollar, and R. Girshick, “Mask R-CNN,” Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. , vol. 2017-October, pp. 2980–2988, 2017, doi: 10.1109/ICCV.2017.322.
[3]  P. Li, X. Chen, and S. Shen, “Stereo r-cnn based 3d object detection for autonomous  driving,” Proc.  IEEE  Comput.  Soc.  Conf.  Comput.  Vis. Pattern  Recognit. ,  vol.  2019-June,  pp.  7636–7644,  2019,  doi: 10.1109/CVPR.2019.00783.