Investigasi Pengaruh Step Training pada Metode Single Shot Multibox Detector untuk Marker dalam Teknologi Augmented Reality
Vivian Alfionita Sutama 1 , Suryo Adhi Wibowo 2 , Rissa Rahmania 3
1,2,3 Jurusan Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Telkom University Jl. Telekomunikasi No.1, Bandung, Indonesia, 40257
1,2,3 vivianalfionita@student.telkomuniversity.ac.id, suryoadhiwibowo@telkomuniversity.ac.id, rissarahmania@telkomuniversity.ac.id

## Abstract
Nowadays, Artificial Intelligence is one of the most developing technology, especially on Augmented Reality (AR). AR is a technology which connected between real world and virtual in a real time that allows user to interact directly and display it in 3D. AR technology has two methods, that are AR based on marker and AR based  on  markerless.  However,  AR  based  on  marker  need  an  object  detection  system  which  has  high performance as an interaction tools between user and the device.  Single shot multibox detector (SSD) is an object detection algorithm that has fast learning computation and good performance. This method is affected by some parameters like number of epoch, learning rate, batch size, step training, etc. However, to create a good system it took a long process such as taking dataset, labelling process, then training and testing models to gain the best performance. In this experiment, we analyze SSD method in AR technology using inception architecture as pre-trained Convolutional neural network (CNN), and then do transfer learning to minimize amount  training  time.  The  configuration  that  used  is  the  number  of  step  training.  The  result  of  this experiment  gets  the  best  accuracy  in  70.17%.  Then,  the  best  performance  is  used  as  an  object  detection model for marker’s AR technology.
Keyword:  Augmented  Reality,  Object  Detection,  Single  shot  multibox  detector,  Convolutional  neural network,  Transfer Learning.

## Abstrak
Saat ini, Artificial intelligence merupakan teknologi yang sedang berkembang pesat. Salah satunya adalah teknologi  Augmented Reality  (AR).  AR  adalah  teknologi  yang  menggabungkan  dunia  nyata  dengan virtual secara  real-time  dengan  interaksi  pengguna  secara  langsung  dan  menampilkannya  dalam  bentuk  3D. Teknologi AR ini memiliki dua metode yaitu dengan marker dan markerless. Dalam perkembangannya, AR berbasis  marker  membutuhkan  sistem  deteksi  objek  yang  memiliki  performa  tinggi  sebagai  alat  interaksi antara  pengguna  dengan  perangkatnya.  Single  shot  multibox  detector  (SSD)  merupakan  algoritma  deteksi objek yang memiliki komputasi pembelajaran dan kinerja yang baik. Metode ini dipengaruhi oleh beberapa parameter  seperti  jumlah lapisan  konvolusi, epoch,  learning  rate, jumlah  batch,  step training,  dll.  Namun, dalam mengimplementasikannya diperlukan proses yang cukup panjang seperti, pengambilan dataset, proses pelabelan, proses pelatihan menggunakan metode SSD, dan melakukan pengujian terhadap beberapa model untuk mencari perfomansi paling baik. Dalam percobaan ini, kami melakukan analisis terhadap metode SSD pada  teknologi  AR  menggunakan  arsitektur  Inception  sebagai  pre-trained  Convolutional  neural  network (CNN),  kemudian  dilakukan  transfer  learning  untuk  memperkecil  jumlah  kelas  data  pelatihan  dan  waktu pelatihan  data.  Konfigurasi  yang  digunakan  berupa  jumlah  step  pada  pelatihan.  Hasil  dari  penilitian  ini menunjukan  akurasi  terbaik  sebesar  70,17%.  Kemudian,  perfomansi  terbaik  digunakan  sebagai  model deteksi objek untuk marker pada teknologi AR.
Keyword: Augmented Reality, Deteksi Objek,  Single shot multibox detector, Convolutional neural network, Transfer Learning.

## I. Pendahuluan
Teknologi  informasi  semakin  berkembang  pesat  mengikuti  perkembangan  zaman.  Saat  ini,  teknologi yang  memiliki  potensi  yang  besar  adalah teknologi  kecerdasan  buatan.  Kecerdasan  buatan memungkinkan sistem  untuk  bekerja  seperti  manusia  dimana  sistem  dapat  belajar  berdasarkan  pengalaman  dan menyesuaikan  dengan  hal  baru.  Salah  satu  teknologi  yang  berkembang  dengan  kecerdasan  buatan  adalah Augmented Reality (AR). AR adalah sebuah teknologi  yang menggabungkan benda maya baik 2D maupun 3D  ke  dalam  lingkungan  nyata  lalu  memproyeksikan  benda-benda  maya  tersebut  dalam  waktu  nyata  [1]. Teknologi  AR  memiliki  dua  metode,  yaitu  AR  berbasis marker dan  AR  berbasis markerless .  Dalam mendukung  teknologi  AR,  diperlukan  sistem  kecerdasan  buatan  yang  memiliki  performa  tinggi.  Beberapa penelitian  telah  banyak  dilakukan  dengan menggunakan metode machine  learning maupun deep  learning . Metode yang digunakan antara lain partiker filter [2], Region-based Convolutional neural network (RCNN), Faster  RCNN [3], You  Only  Look  Once (YOLO)  [4], Single  Shot  Multibox  Detector (SSD)  [5],  dan sebagainya.  Hal  tersebut  bertujuan  untuk  memberikan  hasil  deteksi  objek,  alokasi  objek,  atau  segmentasi pada  objek.  Selain  perfomansi,  efisiensi  dan  komputasi  pada  metode  yang  digunakan  juga  perlu dipertimbangkan.
Pada  penelitian  sebelumnya  [2],  [16],  [17],  teknologi  ini  menerapkan  metode  partikel  filter  sebagai sistem tracking -nya.  Partikel  filter  adalah  algoritma  deteksi  objek  yang  nilainya  bergantung  pada representasi  sampel  atau  partikel  yang  didistribusikan  secara  acak  [16].  Namun,  pada  hasil  panelitian  [2], [17]  menunjukan  bahwa  deteksi marker tidak  mendeteksi  secara  maksimal  karena  masih  terdapat  banyak noise  pada  hasilnya.  Sedangkan,  pada  penelitian  [16]  menunjukan  waktu  deteksi  objek  yang  dibutuhkan cukup besar, yaitu 4,98 detik. Semakin berjalannya waktu, teknologi deep learning berkembang pesat. Salah satu algoritma deep learning yang sedang berkembang adalah algoritma SSD. SSD adalah algoritma single deep  neural  network yang  menerapkan  fitur bounding  boxes untuk  memperkirakan  lokasi  objek  yang dideteksi [5]. SSD memiliki komputasi dan nilai kecepatan deteksi  yang tinggi sehingga metode ini cocok untuk  deteksi  secara real-time .  Pada  penelitian  ini,  kami  menganalisis  perfomansi  algoritma  SSD  pada teknologi AR denga arsitektur jaringan pre-trained Inception V2 menggunakan dataset berupa jari tangan. Parameter perfomansi yang digunakan berupa jumlah step pelatihan data. Setelah dilakukan uji coba, maka hasil  yang  memiliki  perfomansi  terbaik  digunakan  untuk  model  deteksi  jari  tangan  pada  sistem  teknologi AR.

## II. Metodologi Penelitian

## 2.1 Augmented Reality
Augmented Reality (AR) adalah suatu teknologi yang menggabungkan sebuah konten nyata dan virtual secara real-time yang di proyeksikan pada dunia nyata untuk mempermudah penggunanya dalam melakukan interaksi  dengan  konten  dua  dimensi  maupun  3  dimensi  secara  langsung  [1].  Teknis  sistem  AR  adalah sebagai berikut:
 Teknologi yang digunakan memiliki tampilan yang dapat menggabungkan antara konten virtual dan nyata,
 Sistem komputer dapat menghasilkan grafik interaktif yang dapat memproses input pengguna secara real-time dan memliki sistem tracking yang dapat menemukan posisi sudut pandang pengguna,
 Sistem dapat mengeluarkan data virtual ke dunia nyata.
Teknologi AR dibagi menjadi dua jenis, yaitu AR berbasis marker dan AR berbasis markerless . Setiap jenisnya  memiliki  perbedaan  masing-masing  yang  digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Perbedaan  dari keduanya adalah sebagai berikut:
 AR  berbasis marker adalah  AR  yang  bekerja  dengan menggunakan marker sebagai pointer untuk interaksinya. Marker merupakan ilustrasi hitam dan putih persegi dengan batas hitam tebal dan latar belakang  putih. Marker digunakan agar  perangkat  dapat mengenali  posisi  dan  orientasi  objek  dan menciptakan benda virtual 3D di koordinat yang ditunjukkan marker .
 AR  berbasis markerless tidak  memerlukan marker sebagai pointer dalam  berinteraksi.  AR markerless bekerja  dengan  melakukan  pemindaian  terhadap  objek  nyata,  dengan  ruang  lingkup yang lebih luas dibandingkan marker AR. Contoh markerless yang berkembang adalah AR dengan menggunakan location based atau GPS.
2.2 Deteksi Objek
Deteksi  objek  adalah  salah  satu  cabang  dari  teknologi  computer  vision  yang  digunakan  untuk mendeteksi suatu objek dari kelas tertentu pada suatu citra visual baik berupa gambar, video, maupun real- time  melalui  kamera.  Sistem  deteksi  objek  bekerja  melalui  tahapan preprocessing ,  ekstrasi  fitur,  dan klasifikasi. Preprocessing adalah pengolahan data asli untuk meningkatkan kualitas dari data sebelum diolah ke  tahap  berikutnya.  Ekstrasi  dan  klasifikasi  adalah  sebuah  proses  untuk  mendapatkan  fitur  dari  dari  data yang digunakan agar objek dapat dikategorikan jenisnya. Salah satu cara pada proses ekstrasi dan klasifikasi adalah  menggunakan deep  learning yaitu Convolutional  neural  network (CNN)  [6].  Metode-metode  yang dapat  digunakan  untuk  deteksi  objek  antara  lain  Region-based Convolutional  neural  network (RCNN), Faster RCNN  [3], You  Only  Look Once  (YOLO)  [4], Single  shot  multibox  detector (SSD)  [5],  dan sebagainya.  Deteksi  objek  dapat  diimplementasikan  pada  berbagai  aplikasi  di  kehidupan,  misalnya  video surveillance , face recognition , maupun visual tracking [7], [8], [9].

## 2.3 Convolutional neural network
Convolutional  neural  network (CNN)  adalah  algoritma deep  learning yang  menggunakan  metode pengembangan Multi  Layer  Perceptron (MLP)  untuk  data  dimensi  tinggi  (gambar  atau  video).  CNN berfungsi untuk klasifikasi citra, segmentasi semantik, deteksi objek, dan ekstrasi ciri [10]. Cara kerja dari CNN yaitu dengan meniru kerja otak pada manusia yang terdiri dari berbagai neuron .
Gambar 1. Arsitektur Convolutional neural network [11].
Gambar  1  menunjukan  bahwa  arsitektur  CNN memiliki  beberapa  lapisan  tersembunyi  ( hidden layer ) dimana  masukan  dari  CNN  adalah  berupa  vektor  tunggal  dan  data  yang  dipropagasikan  adalah  data  dua dimensi  sehingga  operasi  linier  pada  CNN  menggunakan  konvolusi.  Arsitektur  CNN  dibagi  menjadi  dua fitur, yaitu feature extraction dan classification . Feature extraction terdiri dari convolutional layer , REL-U, dan pooling layer . Sedangkan, classification terdiri dari fully connected layer .

## 2.3.1 Convolutional Layer
Convolutional layer adalah layer yang terdiri  dari neuron yang tersusun sehingga membentuk sebuah filter yang  berfungsi  untuk  deteksi  dan  mengekstrasi  ciri  pada input yang  diberikan  [12].  Cara  kerja  dari convolution layer ini adalah melakukan konvolusi blok citra dengan matriks filter. Kemudian, hasilnya akan berupa  angka  yang  merupakan dot  product antara  bagian input dengan filter yang  digunakan.  Setelah  itu, dengan  menggunakan  konvolusi filter pada  kemungkinan  posisi filter tersebut  akan  menghasilkan  sebuah
activation  map .  Pada convolutional layer terdapat learnable  parameters (y)  yang  akan  dilatih,  persamaan learnable parameters dapat dirumuskan sebagai:
(1)
dengan K, Ch, b dan D merepresentasikan ukuran filter / kernel, jumlah kanal, jumlah bias, dan depth. Proses kerja pada Convolutional Layer dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses pada Convolutional Layer [12].
2.3.2 Rectified Linier Unit (REL-U)
Rectified Linier Unit (REL-U) adalah fungsi aktivasi pada jaringan neural network . Fungsi aktivasi ini terdapat fungsi non-linier yang menentukan nilai keluaran ketika mendapat masukan tertentu. Nilai keluaran yang didapat akan bernilai 0 jika negatif dan bernilai sama dengan nilai keluarannya apabila positif. Secara matematis dapat dituliskan sebagai berikut:
(2)
dimana variabel x adalah hasil keluaran dari fungsi aktivasi REL-U. Contoh perhitungan pada REL-U dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Perhitungan REL-U.

## 2.3.3 Pooling layer
Pooling  layer adalah  lapisan  yang  mereduksi  dimensi  dari feature  map secara  parsial  menggunakan operasi down-sampling sehingga  dapat  mempercepat  komputasi  dan  mengatasi overfitting .  Fungsi pooling yang digunakan ada 2, yaitu max pooling dan average pooling [12]. Konsep max pooling ini adalah dengan menentukan nilai maksimum pada tiap pergeseran filter dan mengambil pixel terbesar untuk menjadi matriks
baru.  Sedangkan average pooling mereduksi  dengan  menentukan  rata-rata  pada  tiap  pergeseran  filternya. Proses matematis pada pooling layer dapat dilihat pada Gambar 4, 5.
Gambar 4. Proses Max Pooling menggunakan stride 2.
Gambar 5. Proses Average Pooling menggunakan stride 2.

## 2.2.4 Fully-Connected Layer
Fully-connected layer adalah  lapisan  yang  berfungsi  dalam  penerapan multi  layer  perceptron untuk melakukan  transformasi  pada  dimensi  data  agar  data  dapat  diklasifikasikan  secara  linier  [13].  Cara  kerja layer ini  sama  seperti  jaringan  saraf  manusia.  Lapisan  ini  beroperasi  pada layer yang  disebut hidden  state atau hidden layer . Secara matematis, keluaran dari layer ini dapat dirumuskan sebagai:
, (3)
dimana Wi adalah nilai bobot pada hidden layer , Xi adalah nilai masukan, b sebagai nilai bias, dan g adalah fungsi aktivasi. Arsitektur dari layer ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Arsitektur Fully Connected Layer [12].

## 2.3 Single Shot Multibox Detector
Single  shot  multibox  detector (SSD)  adalah  algoritma deep  learning yang  bekerja  berdasarkan pendekatan pada feed-forward convolutional network yang mendiskritasi ruang output dari kotak pembatas menjadi satu set kotak standar pada berbagai rasio dan skala aspek per lokasi peta fitur [14]. SSD merupakan
algoritma single deep  neural  network yang menerapkan  fitur bounding boxes untuk memperkirakan lokasi objek yang dideteksi [5].
Gambar 7. Arsitektur SSD [14].
Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa SSD memiliki dua aristektur jaringan yaitu jaringan VGG-16 dan jaringan  pada extra  feature  layers .  Jaringan  VGG-16  digunakan  sebagai base-network karena  VGG-16 memiliki kinerja yang kuat untuk citra dengan kualitas yang tinggi. Selain itu, SSD menambahkan lapisan fitur konvolutional ke ujung base network yang berfungsi memprediksi rasio aspek yang berbeda. Arsitektur jaringan  yang  dapat  digunakan  pada extra  feature  layer dapat  berupa  arsitektur Inception , Mobilenet , ataupun Resnet . SSD memiliki 3 fitur utama [14], yaitu:
 Multi-Scale Feature maps
 Convolutional Predictor .
 Default Box and Aspect Ratio
Dalam  SSD  terdapat  2  tipe  parameter  yaitu  model  parameter  dan hyperparameter .  Parameter  adalah konstanta  model  yang  sudah  ditentukan  pada  set  data  pelatihan  dan  tidak  dapat  diubah.  Sedangkan, hyperparameter adalah  konstanta  yang  dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan  untuk  mendapatkan  model dengan kinerja yang optimal. Macam-macam hyperparameter yaitu:
 Learning Rate
 Number of Step training
 Number of Epoch
 Etc.
2.4 Arsitektur Inception V2
Inception  network adalah  suatu  arsitektur  jaringan  pada neural  network yang  menggunakan  fitur faktorisasi layer . Fitur faktorisasi layer ini digunakan untuk mengurangi kedalaman pada jaringan tersebut, sehingga  dapat  mengurangi  representasional  bottleneck  [15]  dimana neural  network dapat  berfungsi  lebih baik apabila konvolusi tidak mengubah dimensi input pada citra secara drastis. Selain itu, penggunaan fitur faktorisasi  juga  membuat  proses  perhitungan  kompleks  pada  neural  network  menjadi  lebih  efisien.  Model konfigurasi Inception V2 dapat dilihat pada Gambar 8.

## 2.4 Transfer Learning
Transfer learning adalah metode dimana network mempelajari hal baru dengan menggunakan kembali pengetahuan  yang  sudah  dilatih  pada  network  sebelumnya.  Salah  satu  cara transfer  learning adalah menggunakan fine  tuning . Fine  tuning yaitu  memberikan dataset baru  dan  menyesuaikannya  dengan pengetahuan  atau  bobot  dalam  sistem tersebut  untuk mengklasifikasikan  objek  lain  yang  berkaitan  dengan kelas yang sudah ada.

## 2.5 Perancangan Sistem
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  SSD  untuk  proses  deteksi  objek.  SSD  digunakan  untuk melakukan ekstrasi ciri dan melakukan klasifikasi citra. Arsitektur yang digunakan yaitu arsitektur jaringan Inception V2 sebagai pre-trained CNN, kemudian dilakukan transfer learning dari dataset COCO sebanyak 80 kelas dan mengubahnya menjadi 1 kelas klasifikasi, yaitu jari tangan. Alur kerja sistem dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Alur kerja sitem penelitian.
Penelitian  ini  menggunakan  3  parameter  perfomansi  yaitu  akurasi, Intersect  Over  Union (IoU),  dan presisi.  Parameter-parameter  tersebut  berfungsi  untuk  menentukan  model  yang  terbaik  untuk  digunakan sebagai marker pada teknologi AR. Persamaan matematis parameter tersebut dijabarkan sebagai berikut:
, (4)
di mana Bgt adalah bounding box groundtruth dan Bac adalah bounding box actual yang terdeteksi.
Parameter  IoU  digunakan  untuk  menghitung success  plot pada  sistem  deteksi.  Perhitungan  IoU dilakukan  berdasarkan  area overlap atau  luas  area  yang  berpotongan  antara actual  bounding  box dengan groundtruth . Deteksi dikatakan berhasil apabila nilai IoU ≥ 0.5. Maka, untuk menghitung nilai akurasi dapat menggunakan persamaan berikut:
(5)
Sedangkan,  parameter  presisi  berfungsi  untuk  mencari  jarak  antara centroid  groundtruth dengan centroid  bounding  box actual .  Parameter  presisi  dikatakan  baik  apabila  nilainya  mendekati  0.  Persamaan matematis parameter presisi dapat dijabarkan sebagai berikut:
(6)
Persamaan (6) menunjukan bahwa  E merupakan parameter  presisi , Cxgt merupakan centroid ground truth untuk  koordinat  x,  Cxac  merupakan centroid  actual untuk  koordinat  x,  Cygt  merupakan centroid ground  truth untuk  koordinat  y,  dan  Cyac  merupakan centroid  actual untuk  koordinat  y.  parameter- parameter  yang  sudah  dihitung  berfungsi  untuk  menentukan  nilai  perfomansi  sistem  sehingga  parameter tersebut dapat dijadikan acuan sebagai langkah awal untuk optimasi agar deteksi objek untuk marker pada AR dapat berjalan mulus dan akurat.

## III. Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini dilakukan 3 kali percobaan dengan jenis konfigurasi berupa jumlah step pelatihan sebesar 25000, 50000, dan 75000. Dari 3 percobaan tersebut, kami menghitung akurasi tiap model, Intersect Over  Union (IoU),  dan  presisi  yang  didapatkan.  Dari  perhitungan persamaan  (4),  (5),  dan  (6)    didapatkan hasil sebagai berikut:
Gambar  9  menunjukan  bahwa  parameter  akurasi  semakin  meningkat  ketika step  training semakin bertambah.  Hal  tersebut  dikarenakan  semakun  banyak step  training yang  digunakan  maka  validasi  sistem akan  terus  diperbarui  sehingga loss pada  setiap step -nya  akan  semakin  kecil  nilainya.  Parameter  akurasi ditentukan berdasarkan perhitungan IoU. Dimana, akurasi meningkat apabila IoU ≥ 0.5.
Gambar 10. Hasil Average IoU pada Deteksi Objek.
Gambar  10  menunjukan  perbandingan  IoU  pada  masing-masing step  training .  Berdasarkan  grafik, semakin  besar  jumlah step  training maka  hasil  perfomansi  IouU  cenderung  meningkat.  Jika  nilai  IoU mendekati  1  maka  perfomansi  sistem  akan  meningkat.  Hasil  IoU  tertinggi  terdapat  pada step ke  75000 dengan nilai sebesar 51,29%.
Gambar 11. Hasil Presisi pada Kondisi Outdoor .
Gambar  11  menunjukan hasil  presisi  dari  setiap  percobaan.  Dari  grafik  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa semakin banyak step training maka nilai presisi sistem cenderung mengecil karena dengan banyaknya step
training maka  sistem  akan  semakin  banyak  belajar  dan  dapat  mengetahui  secara  detail  pada  datanya. Sehingga,  jarak  antara actual  bounding  box yang  terdeteksi  dengan groundtruth yang  telah  dilabel  tidak terlalu  jauh.  Semakin  mendekati  0  nilai  presisi  maka  semakin  bagus  perfomansinya.  Hal  tersebut dikarenakan,  semakin  kecil nilai  presisi  maka  pergerakan pointer pada  sistem  AR  akan  lebih  cepat /  lebih interaktif.
Gambar 12. Pengaplikasian Model Terbaik Deteksi Objek untuk marker AR.
Tingkat akurasi terbesar pada pengujian menunjukan nilai sebesar 70,17% pada step training ke 7500. Maka dari itu, model pada step training ke 7500 digunakan sebagai model deteksi objek untuk marker pada AR. Contoh pengaplikasian deteksi objek untuk marker pada AR dapat dilihat pada Gambar 12.

## IV. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah step  training mempengaruhi  parameter perfomansi pada sistem deteksi objek. Hasil terbaik didapat pada step training ke 75000 dengan nilai akurasi sebesar 70,17%, IoU sebesar 51,29%, dan presisi sebesar 3,61. Perfomansi sistem akan semakin meningkat apabila jumlah step training bertambah karena semakin banyak jumlah step training , maka semakin banyak sistem belajar tentang data yang ada didalamnya. Sehingga, sistem akan memperbarui parameternya secara berkala  dan  menyebabkan loss pada  sistem  berkurang.  Akurasi  yang  tinggi  dan  nilai  presisi  yang  rendah dapat meningkatkan perfomansi deteksi objek sebagai marker pada teknologi AR. Hal tersebut dikarenakan tingginya akurasi memberikan deteksi secara akurat. Sedangkan, nilai presisi yang rendah yaitu mendekati 0 akan memberikan deteksi pada gerakan pointer secara mulus dan posisi yang tepat. Selain itu, SSD memiliki kecepatan deteksi yang tinggi sehingga cocok untuk deteksi secara real-time .

## V. Daftar Pustaka
[1] Billinghurst, M., Clark, A., & Lee, G. 2015. A Survey of Augmented Reality . Foundations and Trends in Human–Computer Interaction, 8(2-3), 73–272.
[2] S.  Sadhana  Rao.  2010. Sixth  sense  technology . International  Conference on  Communication  and Computational Intelligence (INCOCCI), Erode.
[3] S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun. 2017. Faster r-cnn: towards real-time object detection with region proposal networks . IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence.
[4] J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick,  and  A.  Farhadi.  2016. You  only  look  once:  Unified,  real-time object detection . Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
[5] M. A. Afwani, E. Utami, and E. Pramono. 2017. Modifikasi Default-Boxes Pada Model SSD Untuk Meningkatkan Keakuratan Deteksi. Jurnal IT CIDA.
[6] Y.  LeCun,  L.  Bottou,  Y.  Bengio,  and  P.  Haffner,  “Gradient-based  learning  applied  to  document recognition,” Proceedings of the IEEE.
[7] S. A. Wibowo, H. Lee, E. K. Kim, and S. Kim. 2018. Collaborative learning based on convolutional features and correlation filter for visual  tracking . International Journal of Control, Automation and Systems.
[8] S.  A.  Wibowo,  H.  Lee,  E.  K.  Kim,  and  S.  Kim.  2017. Convolutional  shallow  features  for performance improvement of histogram of oriented gradients in visual object tracking . Mathematical Problems in Engineering.
[9] S.  A.  Wibowo,  H.  Lee,  E.  K.  Kim,  and  S.  Kim.  2017. Visual  Tracking  Based  on  Complementary Learners with Distractor Handling . Mathematical Problems in Engineering.
[10] J.  Wu.  2017. Introduction  to convolutional neural  networks .  National  Key  Lab  for  Novel  Software Technology. Nanjing University. China.
[11] N. Sofia, 2018. Convolutional neural network . A Medium Corporation.
[12] R. Darmadi. 2018. Mengenal Convolutional Layer Dan Pooling layer . Medium Corporation.
[13] A.  Yanuar.  2018. Fully-Connected  Layer  CNN  dan  Implementasinya .  Universitas  Gadjah  Mada Menara Machine learning .
[14] Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C.-Y., & Berg, A. C. 2016 . SSD: Single shot multibox detector . Lecture Notes in Computer Science, 21–37.
[15] C.  Szegedy,  V.  Vanhoucke,  S.  Ioffe,  J.  Shlens,  and  Z.  Wojna.  2016. Rethinking  the  inception architecture for computer vision . Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
[16] V. Rahmawan, D. Oktavian, and D. Alamsyah. 2017. Penerapan Algoritma Particle Filter pada Face Tracking .
[17] Tian,  P.  2015. A  particle  filter  object  tracking  based  on  feature  and  location  fusion .  6th  IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS).