Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479

## Sistem Hitung Dan Klasifikasi Objek Dengan Metode Convolutional Neural Network

## M. Hamsy Romario
Fakultas Teknik/Teknik Elektro Universitas Mercubuana Jakarta, Indonesia mhamsyromario@gmail.com

## Eko Ihsanto
Fakultas Teknik/Teknik Elektro
Universitas Mercubuana Jakarta, Indonesia Eko.ihsanto@mercubuana.ac.id

## Trie Maya Kadarina
Fakultas Teknik/Teknik Elektro Universitas Mercubuana
Jakarta, Indonesia trie.maya@mercubuana.ac.id
Abstrak— Sistem klasifikasi objek ini di rancang untuk melakukan  klasifikasi  dan  perhitungan  jumlah  objek terdeteksi  pada  suatu  gambar.  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network  yang telah  dilatih,  Metode CNN  merupakan  salah  satu  metode  deep  learning  yang mampu  melakukan  proses  pembelajaran  mandiri  untuk pengenalan  objek,  ekstraksi  objek  dan  klasifikasi  serta dapat diterapkan pada citra resolusi  tinggi  yang memiliki model  distribusi  nonparametrik.  Kemudian  gambar  yang telah diterima dijalankan menggunakan Bahasa pemrograman python pada laptop operasional menggunakan platform open source spyder3. Input system ini adalah citra 2 dimensi dengan skala minimal 400 x 400 pixel  dan  skala  maksimal  1600  x  1600  pixel.  Setelah program  dijalankan  maka  outputnya  adalah  sebuah  citra yang  dengan  keterangan  jumlah  wajah  terdeteksi  dan keterangan  framing  terhadap  pola  wajah  pada  gambar output.  Penelitian  menggunakan  tiga  kelompok  gambar percobaan,  gambar  kelompok  pertama  berisikan  gambar dengan objek manusia, kelompok gambar kedua berisikan objek  manusia    asli  yang  di  campur  dengan  karikatur, kelopok gambar ketiga berisi gambar kartun berperawakan  manusia.  Pada  percobaan  kelompok pertama  hasil deteksi  mencapai  80%,  Dan  kelopok  kedua di dapat hasil deteksi mencapai 75%. Dan pada percobaan gambar kelompok ketiga  system tidak mendeteksi  adanya pola  wajah  manusia.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  penggunaan  metode  CNN  berpotensi  untuk pendekatan  pengenalan  objek  secara  otomatis  dalam membedakan  jenis  pola  wajah  manusia  sebagai  bahan
pertimbangan  interpreter  dalam  menentukan  objek  pada citra.
Kata    Kunci  —  Convolutional  neural  network, Python, Spyder 3 .

## I. P ENDAHULUAN
Rumusan  masalah  yang  penulis  ambil  di  awali  pada  suatu ketika  penulis  dalam  sebuah  perjalanan  jarak  jauh  antar  kota menggunakan  Bus  sebagai  sarana  transportasi  darat,  saya sebagai  penulis  kemudian memperhatikan  ada  satu  aktifitas  di mana  di  tengah  perjalana  menuju  suatu  kota,  Bus  yang  saya tumpangi  menepi  masuk  ke  rest  area.  Kemudian  terlihat dimana ada petugas yang masuk kedalam bus untuk melakukan penghitungan  jumlah  penumpang,  setelah  di  hitung  petugas mengambil  gambar  menggunakan  media  handphone.  Saya berfikir  aktifitas  tadi  adalah  aktifitas  rutin  untuk  keperluan pendataan penumpang bus.
Karena melihat adaanya efisiensi  akan waktu dan aktifitas sebagai  tujuan,  yang  mendorong  penulis  untuk  membuat Penelitian  ini,  maka  kemudian  dirancang  sebuah  sistem  yang dapat  mengklasifikasi  objek  manusia  dan  menghitungnya dalam  satu  waktu  menjadi  batasan  masalah  dalam  Penelitian saya  sebagai  penulis.  Dan  untuk  menjalankan  sistem  tersebut penulis  menggunakan  beberapa  Library  seperti  openCV  dan Numpy  dengan  pilihan  bahasa  pemrograman  Python  pada sebuah  platform  spyder.  Program  python  di  rancang sedemikian  simpel  agar  dapat  mudah  dipahami  dalam pengaplikasiannya.  Dengan  memasukan  sebuah  citra  gambar sebagai bagian input kemudian program dijalankan maka akan
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
dihasilkan outputan berupa gambar lengkap dengan keterangan dan kalkulasi objek manusia pada gambar tersebut.

## II. PENELITIAN TERKAIT

## A. Grayscalling
Citra grayscale adalah citra yang hanya memiliki satu buah kanal sehingga yang ditampilkan hanyalah nilai intensitas atau dikenal  juga  dengan  istilah  derajat  keabuan.  Grayscaling adalah mengkonversi citra berwarna yang memiliki tiga kanal yaitu  RGB  (Red,  Green,  Blue)  menjadi  citra  greyscale  yang memiliki  satu  buah  kanal.  Convolutional  Neural  Network (CNN).

## B. Object Detection
Pendeteksian  objek  adalah  salah  satu  bagian  ilmu  dari computer  vision  dalam  memproses  gambar  yang  bertujuan dapat  mendeteksi  objek  yang  ada  pada  suatu  gambar.  Objek yang  dimaksud  pada  topik  ini  adalah  manusia.  Setiap  objek memiliki  fitur  khusus  yang  membedakan  objek  pada  suatu citra.  Ada  banyak  bermacam  teknik  untuk  mendapatkan  fitur pada suatu citra sesuai kebutuhan objek yang akan dideteksi.

## C. Histograms of Oriented Gradients (HOG)
Adalah deskriptor fitur yang digunakan dalam pengolahan citra  untuk  tujuan  deteksi  objek.  Teknik  ini  menghitung kemunculan  orientasi  gradien  pada  bagian  gambar  yang dilokalisasi.  Fitur  yang  dihasilkan  dari  metode  in  berupa vektor  yang  yang  kemudian  vektor  ini  digunakan    untuk mengklasifikasikan  objek menggunakan algoritma klasifikasi Suport  Vector  Machine  (SVM)  Tahap  awal  dari  metode  ini adalah  menghitung  gradien  dari  setiap  piksel  citra,  yaitu dengan  menghitung  perubahan    pada    nilai    pixel    di sepanjang  sumbu-x  untuk  horisontal  dan  sumbu-y  untuk vertikal  pada  setiap  pixel.  Untuk  menghitung  gradien  dapat digunakan kernel sebagai berikut.

## D. Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  termasuk  dalam jenis  deep  learning  karena  kedalaman  jaringannya.  Deep learning  adalah  cabang  dari  machine  learning  yang  dapat mengajarkan komputer untuk melakukan pekerjaan selayaknya  manusia,  seperti  komputer  dapat  belajar  dari proses  training (Deng  &  Yu,  2013).  CNN  merupakan  operasi konvolusi yang menggabungkan beberapa lapisan pemrosesan,  menggunakan  beberapa  elemen  yang  beroperasi secara paralel dan terinspirasi oleh sistem saraf biologis [1].
Pada  CNN  setiap  neuron  dipresentasikan  dalam  bentuk  2 dimensi, sehingga metode ini cocok untuk pemrosesan dengan input  berupa  citra  [2].    Arsitektur    jaringan    dengan menggunakan  CNN  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Struktur CNN  terdiri    dari  input,    proses  ekstraksi  fitur,  proses klasifikasi dan output. Proses ekstraksi dalam CNN terdiri dari
beberapa lapisan tersembunyi atau hidden layer, yaitu lapisan konvolusi,  fungsi  aktifasi  (ReLU),  dan  pooling. CNN  bekerja secara  hierarki,  sehingga  output  pada  lapisan  konvolusi pertama  digunakan  sebagai  input  pada  lapisan  konvolusi selanjutnya. Pada proses klasifikasi terdiri dari fully-connected dan fungsi  aktivasi   (softmax) yang  outputnya  berupa  hasil klasifikasi [3].

## E. Haar Hascade
Haar  Hascade  merupakan  CNN  Architecture  Salah  satu algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  mendeteksi  wajah adalah  Haar  Cascade  Classifier.  Haar  Cascade  Classifier  atau Haar Like Fiture atau algoritma Viola-Jones merupakan suatu algoritma yang biasa digunakan untuk mendeteksi  objek pada citra  digital,  salah  satunya  adalah  wajah.  Haar  like  fiture adalah suatu fitur berbentuk persegi (rectangular fitures) yang memberikan  indikasi  secara    spesifik    pada    sebuah    citra. Nama    haar  berasal  dari  suatu  fungsi  matematika  yaitu  Haar Wavelet.  Pada  awalnya,  algoritma  ini  digunakan  untuk mengolah  citra  yang  dilihat  dari  nilai  RGB  pada  setiap pikselnya,  namun  tidak  efektif.  Kemudian  viola-    jones mengembangkannya  sehingga terbentuk nama haar like fiture.
F. Lapisan Konvolusi
Lapisan konvolusi menggunakan filter untuk mengekstraksi  objek  dari  citra  input.  Filter  ini  berisi  bobot yang  digunakan  untuk  mendeteksi  karakter  dari  objek  seperti tepi,  kurva,  atau  warna.  Konvolusi  akan  menghasilkan transformasi  linear  dari  citra  input  yang  sesuai  dengan informasi  spasial  pada  data.  Filter  diaplikasikan  secara berulang sehingga menghasilkan serangkaian bidang receptive.  Terdapat  parameter  yang  dapat  diubah  untuk memodifikasi sifat tiap lapisan, yaitu

## Gambar 1. Arsitektur CNN
Ukuran  filter,  stride  dan  padding.  Stride  mengontrol bagaimana  filter  diterapkan  pada  data  input  dengan  bergerak sepanjang ukuran piksel yang telah ditentukan. Padding adalah penambahan ukuran piksel dengan nilai tertentu disekitar data input  agar  hasil  dari  bidang  receptive  tidak  terlalu  kecil sehingga  tidak  banyak  informasi  yang  hilang.  Nilai  ini biasanya nol sehingga disebut dengan zero padding. Hasil dari bidang  receptive  berupa  data  tunggal.  Output  dari  proses konvolusi  ini dijadikan sebagai  input untuk  lapisan konvolusi
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
selanjutnya [4]. Ilustrasi proses stride dan padding ditampilkan pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar 2. Operasi konvolusi dengan stride 1 (a) Input data 5x5 (b) filter 3x3 (c) bidang receptive 3x3
Gambar 3. Operasi zero padding 2 pada data 3x3

## G. Fungsi Aktifasi ReLU
ReLU (Rectification Linear Unit) merupakan operasi untuk mengenalkan  nonlinearitas  dan  meningkatkan    representasi dari    model.    Fungsiaktivasi  ReLU  adalah  f(x)  =  max(  0,x  ) [5]. Nilai output  dari  neuron bisa  dinyatakan sebagai  0 jika inputnya  adalah  negatif.  Jika  nilai  input  adalah  positif,  maka output dari neuron adalah nilai input aktivasi itu sendiri [6].

## H. Pooling
Pooling  atau  subsampling  adalah  pengurangan  ukuran matriks.  Terdapat  dua  macam  pooling  yang  sering  digunakan yaitu average pooling dan max pooling [7]. Nilai yang diambil pada  average  pooling  adalah  nila  rata-rata  sedangkan  pada max pooling adalah nilai maksimal [8].

## I. Fully Connected Layer
Lapisan  fully  connected layer  merupakan kumpulan dari proses  konvolusi  [9].  Lapisan  ini  mendapatkan  input  dari proses sebelumnya untuk  menentukan fitur mana  yang paling berkorelasi  dengan  kelas  tertentu.  Fungsi  dari  lapisan  ini adalah  untuk  menyatukan  semua  node  menjadi  satu  dimensi [10].

## J. Fungsi Aktivasi Softmax
Fungsi  aktivasi  softmax  digunakan  untuk  mendapatkan hasil  klasifikasi.  Fungsi  aktivasi  menghasilkan  nilai  yang
diinterpretasi  sebagai  probabilitas  yang  belum  dinormalisasi untuk  tiap  kelas.  Nilai  kelas  dihitung  dengan  menggunakan fungsi  softmax [11],  yang ditunjukan oleh Persamaan 1.
…………………………………………………… ...( 1 ) Dimana: y ijk = vektor yang berisi nilai antara 0 dan 1. X = vektor yang berisi nilai yang didapatkan dari lapisan fully-connected terakhir.
Fungsi kesalahan klasifikasi dihitung dengan Persamaan 2.
………. ( 2 )
Dimana: l(x,c) = membandingkan prediksi (x) dan label (c). x = vektor dari probabilitas akhir. p(k)   =xk, k =1. C = banyak kelas.
Untuk  mengontrol  overfitting,  pooling  layer  digunakan untuk mengurangi representasi ukuran spasial dan mengurangi jumlah  parameter.  Lapisan  dropout  memberikan aturan  untuk menghilangkan  atau  menjaga  neuron  dengan  beberapa  nilai probabilitas  p  yang  bernilai  antara  0  dan  1  [12].  Lapisan dropout berguna untuk memudahkan penggolongan kelasnya.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Hardware

## Personal Computer (PC)/Laptop
Berfungsi sebagai tempat untuk menyimpan basis data dan beberapa  program  pendukung.  Pada  Penelitian  ini  digunakan laptop  dengan  spesifikasi  harddisk  500GB,  memory  2GB  , Software Operation Windows10.

## Kamera
Pada  sistem  ini,  kamera  yang  digunakan  adalah  kamera web,  atau  yang  sering  disebut  webcam.  Untuk  pemilihan kamera,  sebaiknya  kita  memilih  webcam  yang  memiliki kecepatan  serta  resolusi  yang  bagus  dan  juga  harus  memiliki kemampuan  yang  baik  dalam  adaptasi  terhadap  cahaya  di sekelilingnya.  Kamera  web  yang  dipakai  pada  Penelitian  ini memiliki resolusi 2 Mega piksel.
Dalam  Metode  ini  menggunakan  citra  RGB  dengaan minimum  pixel  400  x  400  dan  maksimal  pixel  1600  x1600. Kapasitas  citra  atau  gambar  input  tudak  dapat  terlalu  besar maupun  terlalu  kecil  sebab  menyesuaikan  dengan  skala setingan  yang  program  tetapkan  untuk  menjamah  detail  pada citra.
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
(a) (b) (c)
Gambar 4. Kelompok Gambar: (a) manusia, (b) Manusia dan Karikatur, (c) Kartun

## B. Diagram Alir
Diagram  Alir  pada  penelitian  ini  dimulai  dari  Start, program  dijalankan.  Observasi  pada  gambar  input.  Object segmentation,              program  memeriksa  setiap  frame  image yang masuk untuk  diperiksa dan dicari  objek  yang dimaksud. Program   memeriksa   apakah   pada frame terdeteksi wajah. Bila  tidak  terdeteksi,  program  kembali  ke  awal.  Dan  apabila pada    gambar  terdeteksi  wajah,  program  dilanjutkan  ke  tahap berikutnya. Kemudian program akan memberi label
keterangan  penumpang  atau  orang yang   terdeteksi   dengan membuat  frame  pada  wajah  yang  terdeteksi.  Kemudian  reset karnel  untuk  kembali  kembali  ke  kondisi  awal.  Program kembali ke awal.
Gambar 5. Diagram Alir
C. Program
@author: mr.hamsy import numpy as np import cv2 as cv wajah=cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default. xml') img=cv.imread('GAMBAR/mas.jpg') img_gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2G RAY) deteksi_wajah=wajah.detectMultiScale(img_gray,1.1,5) font=cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX jumlah=0
for(x,y,w,h) in deteksi_wajah: jumlah=jumlah+1 cv.putText(img,"peserta",(x,y-10), font,0.75,(0,0,255),2,cv.LINE_AA) cv.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0), 2)
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
roi_gray=img_gray[y:y+h,x:x+w]
roi_color=img[y:y+h,x:x+w] cv.putText(img, "Data Peserta M hamsy romario",(10,60),font,1,(1,1,1),3,cv.LINE_AA)
cv.putText(img,"Jumlah Terdeteksi : "+str(jumlah)+ " Orang",(10,30),font,1,(0,0,0),2,cv.LINE_AA) cv.imshow('img',img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
“import  numpy  as  np”  dan  “import  cv2  as  cv”  untuk menjalankan  perintah  Library  agar  bisa  kemudian  di  proses oleh paltform.
“wajah=cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_def ault.xml')” di  gunakan untuk  memberi  tahu bahwa yang akan proses adalah deteksi wajah.
“img=cv.imread('GAMBAR/mas.jpg')”  perintah  untuk membaca mendeteksi gambar mas pada folder GAMBAR.
“img_gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)” ini  perintah  untuk  menseleksi  pewarnaan  pada  objek  dalam gambar  sehingga  prorgam  dapat  menentukan  apakah  itu adalah objek yang di maksud.
“deteksi_wajah=wajah.detectMultiScale(img_gray,1.1,5)” skala  ketentuan  yang  di  dtetapkan  untuk  mendeteksi  gambar dimana y=1.1 dan x = 5.
“font=cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX”  adalah  perintah penggunaan font.
“cv.putText(img,"peserta",(x,y-10),font,0.75,(0,0,255),2, cv.LINE_AA)”
cv.putText merupakan perintah untuk membuat keterangan berupa  text  dengan  ketebalan  huruf  dan  mengatur  posisinya pada output gambar.

## IV. H ASIL DAN ANALISA

## Implementasi CNN
Terdapat  tiga  tahap  dalam  mengimplementasikan  CNN, yaitu  training,  validasi  dan  tes.  Tahap  training  adalah  tahap utama  untuk  melatih  jaringan  mempelajari  data  input. Kemudian  jaringan  tersebut  diuji  pada  data  validasi.  Apabila memberikan  hasil  yang  baik,  maka  jaringan  tersebut  dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi data dengan data tes.

## Implementasi Software
Mengguakan aplikasi platform spyder kita dapat menjalankan  sebuah  program  dengan  bahasa  Python,  Berikut adalah tampilan bahasa program yang digunakan.
Gambar 6. Implementasi Software
Dengan  bahasa  program  pada  gambar  6  kita  dapat mendeteksi    dan  menjumlahkan  objek    manusia  dalam  satu gambar.  Program  ini  di  gunakan  secara  berulang  ulang  untuk mendetesi gambaar satu persatu.

## Hasil Percobaan
Tabel 1. Hasil Percobaan
No Jumlah Objek Manusia Jumlah Objek Mirip Manusia Jumlah detek Jumlah Error T1 (s) T2 (s) 1 5 0 2 1 3 2 2 10 0 7 0 2 2 3 8 0 4 0 3 2 4 7 0 4 2 4 3 5 28 0 16 1 3 4 6 10 5 4 0 5 4 7 5 5 5 0 4 3 8 5 2 5 0 3 3 9 10 5 10 0 3 2 10 8 0 1 1 3 3 Jml 96 17 58 5
Dari  hasil  percobaan  pada  tabel  1,  terdapat  jumlah  objek yang  terbagi  menajadi  2  jenis  yaitu  manusia  dan menyerupai/bukan  manusia.  Dari  hasil  10  kali  pengujian dengan 113 pendeteksian, sistem dapat mendeteksi sekitar 63% dengan error 0.06%.
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
(a) (b) Gambar 7. (a) Grafik hasil pengujian, (b) Bentuk objek yang diuji

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan melalui beberapa tahap perencanaan, perancangan, pembuatan serta  pengujian  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
• Pada setiap percobaan untuk menjalankan program skala gambar  sebagai  input  memiliki  skala  batas  minimal dimensi  dengan  size      400  x  400,  dan  skala  batas maksimal  dimensi  1600  x  1600,  maka  program  dapat memproses dengan baik.
• Masih  terdapat  error,  dimana  error  adalah  (  mendeteksi pola  wajah  manusia  yang  pada  gambar  aktualnya  tidak terdapat gambar wajah manusia).
• Dari  hasil  percobaan  sampel  di  dapat  hasil,  dimana program berhasil membedakan objek manusia dan bukan manusia  dengan  terdapat  sedikitnya  terjadi  error sebanyak satu pada tiap dua kali percobaan dengan skala keberhasilan 85% (Persen).
• Berhasil   mendeteksi detail wajah manusia dengan baik, di  buktikan  ketika  di  minta  mendeteksi  karikatur berupa manusia,  maka  program  berhasil  mendeteksi  gambar dengan pola wajah manusia identik
• Program  ini  telah  di  latih  untuk  mengenal  pola  spesifik pada  wajah  di  mana  dapat  membaca  posisi  letak  dua mata  dan  posisi  hidung  dan  mulut.  Maka  semua  hal terlihat  sangat  menyerupai  pola  itu  akan  di  data  sebagai objek wajah.
• Ketika  diminta  mendeteksi  gambar  kartun  SpongeBob SquarePants,  hasil  output  deteksi  tidak  menampilkan frame  objek  manusia.  Artinya  program  ini  berhasil membedakan  dengan  detail  yang  baik    terhadap  pola wajah  manusia,  dimana  tinggat  keberhasilan  mencapai 95% (Persen).

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih kami ucapkan kepada semua pihak yang telah membantu  menyelesaikan  penelitian  ini.  Serta  terima  kasih kepada  universitas  mercu  buana  dan  tim  editorial  Jurnal Teknologi Elektro atas dipublikasikannya penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Hu,  F.,  Xia,  G.  S.,  Hu,  J.,  &  Zhang,  L.  (2015). Transferring  deep  convolutional  neural  networks for  the scene  classification  of  high-resolution  remote  sensing imagery.  Remote  Sensing,  7(11),  14680–  14707. https://doi.org/10.3390/rs71114680
[2] Maggiori,  E.,  Tarabalka,  Y., Charpiat,  G., & Alliez, P. (2016). Convolutional Neural Networks for Large- Scale
Remote-Sensing Image Classification. IEEE
Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 55(2), 645–657. https://doi.org/10.1109/TGRS.2016.2612821
[3] Katole, A. L., Yellapragada, K. P., Bedi, A. K., Kalra, S. S., &  Siva Chaitanya,  M.  (2015).  Hierarchical  Deep Learning  Architecture  for  10K  Objects  Classification. Computer Science & Information Technology ( CS & IT ), (September), 77–93. https://doi.org/10.5121/csit.2015.51408
[4] Castelluccio,    M.,  Poggi,    G,    Sansone,    C.,    Verdoliva, L.  (2015).  Land  Use  Classification  in  Remote  Sensing Images by Convolutional Neural Networks. Diambil dari
Jurnal Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana ISSN: 2086 ‐ 9479
https://arxiv.org/pdf/1508.00092.pdf https://doi.org/10.1080/19475705.2017.1315619
[5] Heaton,    J.    (2015).    Artificial  Intelligence  for  Humans:
Deep  learning  and  neural  networks  of  Artificial Intelligence for
Humans Series.
CreatespaceIndependent Publishing Platform.
[6] Kim,  J.,  Sangjun,  O.,  Kim,  Y.,  &  Lee,  M.  (2016). Convolutional  Neural  Network  with  Biologically Inspired  Retinal  Structure.  Procedia Computer Science, 88, 145–154. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.07.418
[7] Bejiga, M. B., Zeggada, A., Nouffidj, A., & Melgani, F. (2017).  A  convolutional  neural  network  approach  for assisting      avalanche      search      and      rescue  operations with UAV imagery.
Remote Sensing, 9(2). https://doi.org/10.3390/rs9020100
[8] Zhi,  T.,  Duan,  L.  Y.,  Wang,  Y.,  &  Huang,  T.  (2016). Two-  stage  pooling  of  deep  convolutional    features  for image  retrieval.  In  2016  IEEE  International  Conference
on  Image  Processing  (ICIP)  (hal.  2465–  2469). https://doi.org/10.1109/ICIP.2016.7532802
[9] Hijazi,  S.,  Kumar,  R.,  &  Rowen,  C.  (2015).  Image Recognition  Using  Convolutional  Neural  Networks. Cadence Whitepaper, 1–12
[10] Albelwi,  S.,  &  Mahmood,  A.  (2017).  A  Framework  for Designing  the  Architectures  of  Deep  Convolutional Neural Networks. Entropy, 19, 242.
[11] Vedaldi,  A.,  &  Lenc,  K.  (2015).  MatConvNet: Convolutional  Neural  Networks  for  MATLAB.  In Proceedings of the  23rd  ACM  International Conference on  Multimedia  (hal.  689–692).  New  York,  NY,  USA: ACM.
https://doi.org/10.1145/2733373.2807412
[12] Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., &  Salakhutdinov, R. (2014). Dropout:  A Simple Way to Prevent  Neural  Networks  from  Overfitting.  Journal  of Machine Learning Research, 15, 1929– 1958. https://doi.org/10.1214/12-AOS1000.