Optimasi Deteksi Objek Dengan Segmentasi dan Data Augmentasi Pada Hewan Siput Beracun Menggunakan Algoritma You Only Look Once (YOLO)
Dadang Iskandar Mulyana 1 , Reyga Ferdiansyah Putra 2*
1,2* Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibu kota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 14 July 2023 Received in revised form 29 September 2023 Accepted 20 November 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1391.

## Keywords:
Object detection; Optimization; Segmentation; Augmentation; Yolo (You Only Look Once).
Kata Kunci: Optimasi; Deteksi Objek; Segmentasi; Augmentasi; Yolo (You Only Look Once).
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
Significant  progress  has  been  achieved  in  visual  detection,  and  the  abundance  of  remarkable models has been proposed. Object detection is an important task in various popular fields such as medical diagnosis, robot navigation, autonomous driving, augmented reality, and more. This research  aims  to  develop  an  optimized  object  detection  model  with  segmentation  and augmentation using the YOLO (You Only Look Once) algorithm for recognizing 10 types of toxic snails in images and videos. The dataset consists of 5,720 images that have been augmented using Roboflow, divided into 5,000 images for training, 480 images for validation, and 240 images for testing. With a model training of 50 epochs, YOLOv8 Box_Curve F1-Confidence achieved "0.98 at 0.625", Precision Confidence "1.00 at 0.997", Precision Recall "0.987 mAP@0.5", and Recall Confidence "1.00 at 0.000". Mask_Curve, YOLOv8 achieved "0.98 at 0.625", Precision Confidence "1.00 at 0.997", Precision Recall "0.986 mAP@0.5", and Recall Confidence "1.00 at 0.000".

## a b s t r a k
Kemajuan signifikan telah diperoleh dalam deteksi visual, dan kelimpahan dari model yang luar biasa  telah  diusulkan.  Deteksi  objek  adalah  tugas  penting  dibanyak  bidang  populer  seperti diagnosis medis, navigasi robot, penggerak matic otomatis, augmented reality, dan sebagainya. Penelitian ini bertujuan untuk dapat mengembangkan dan mengevaluasi model Optimasi deteksi objek  dengan  segmentasi  dan  augmentasi  menggunakan  algoritma  YOLO  (You  Only  Look Once) untuk pengenalan 10 jenis siput beracun pada gambar dan video. Dengan jumlah dataset sebanyak 5.720  gambar yang  sudah di augmentasi lewat  Roboflow dan terbagi  menjadi 5.000 gambar data training, 480 gambar  data validation dan 240 gambar data testing. Dengan pelatihan model 50 epoch, YOLOv8 Box_Curve F1-Confide nce mendapatkan “0.98 at 0.625”, Precision Confidence  “1.00 at 0.997”, Precision Recall “0.987 mAP@0.5“, dan Recall Confidence “1.00 at 0.000”. Mask_Curve YOLOv8 mendapatkan “0.98 at 0.625”, Precision Confidence “1.00 at 0.997”, Precision Recall “0.986 mAP@0.5“, dan Recall Confidence “1.00 at 0.000” .
*Corresponding Author. Email: reygafp@gmail.com 2* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan signifikan telah diperoleh dalam deteksi visual, dan kelimpahan dari model yang luar biasa telah diusulkan [1]. Deteksi objek adalah tugas penting dibanyak bidang populer seperti  diagnosis  medis,  navigasi  robot,  penggerak matic otomatis, augmented reality , dan sebagainya  [2]. Oleh karena itu, teknologi deteksi objek dan instance segmentation pada citra digital dapat digunakan untuk mempermudah dan meningkatkan pengenalan siput beracun.  Untuk  segmentasi  gambar  video,  partisi yang diperoleh untuk frame saat ini dapat digunakan untuk menghasilkan penanda untuk frame berikutnya [3].
Metode YOLO (You Only Look Once) adalah metode pendeteksian objek populer yang mendukung sistem dapat bekerja secara real-time [4]. YOLO memproses gambar secara real-time pada empat puluh lima (45) frames per second [5].  YOLO  merupakan  salah  satu algoritma one stage detector untuk deteksi objek. Pada YOLO tidak diperlukan pemilihan region . Setiap citra pada YOLO akan dibentuk grid dengan ukuran S x S, dimana  setiap  grid  pada  citra  akan  memprediksi bounding  box B  dan  Nilai  probabilitas  kelas  C. Terdapat  lima  prediksi  dalam bounding  box B  yaitu confidence score (p), x, y, w, dan h. Nilai confidence score menyatakan  ada  atau  tidaknya  objek  pada  grid tertentu.  Nilai  x  dan  y  menyatakan  titik  pusat  dari suatu  objek,  w  dan  h  merupakan  lebar  dan  tinggi bounding  box dari  objek  [6].  Dalam  konteks  YOLO (You  Only  Look  Once), yang  merupakan  algoritma populer  untuk  deteksi  objek real-time dalam penglihatan komputer, augmentasi digunakan untuk meningkatkan  kinerja  model  dan  memperluas keragaman  data  pelatihan.  Rotasi,  flip,  dan penambahan  noise  acak  adalah  hal  biasa  metode augmentasi data [7][8].
Beberapa  Penelitian  menggunakan alghoritma  Yolo telah  dilakukan  dengan  menggunakan  berbagai metode.  Seperti  penelitian  oleh  Azizah  &  Fatichah (2023) Menerapkan Augmentasi Model Warna HSV pada Gambar Mushaf pada 17 data uji pada model YOLOv7,  YOLOv6,  dan  YOLOv5  mendapatkan akurasi 80%, 69%, dan 71% [4]. Penelitian oleh Zhao &  Zhu  (2023)  mendapatkan  akurasi  59,00%  dari dataset  SeaDronesee  berisi  14.227  gambar  [9]. Penelitian  yang  dilakukan  Wang,  Bochkovskiy,  &
Liao  (2023)  mendapati  akurasi  maksimumYOLOv7 seebsar 56,8% AP [10]. Sejalan dengan penelitian oleh Bakirman (2023) menghasilkan akurasi YOLOv7 dan YOLOv5 sebesar 68,11% dan 69,69% [11].  Sapitri et al (2023)  melakukan  40  video  ekokardiografi  janin dilatih  dengan  arsitektur  YOLOv7  menghasilkan presisi  rata-rata  tertinggi  sebesar  82,10%.  Hasil penelitian ini juga sejalan dengan penelitian Siddique et  al (2023)  dengan  menggunakan  Yolov7 mendapatkan akurasi lebih timggi yaitu sebesar 97% [13]. Penelitian lainnya dengan penggunaan Yolo V7 Deep Learning Algorithm juga didapati oleh Chao et al (2023) Dimana diketahui Model Yolov7 mendapatkan akurasi tertinggi 94,69% [14].
Berdasarkan penelitian dan permasalahan yang terkait sebelumnya,  Penulis  akan  menggabungkan  konsep- konsep  optimasi,  segmentasi,  data  augmentasi,  dan pendekatan  YOLO (You  Only  Look  Once) untuk mengembangkan  metode  yang  lebih  canggih  dalam deteksi  dan  segmentasi  siput  beracun.  Sehingga muncul ide penulis untuk membuat penelitian dengan Optimasi Deteksi Objek dengan Segmentasi dan Data Augmentasi Pada Hewan Siput Beracun Menggunakan  Algoritma You  Only  Look  Once . Penelitian ini diharapkan dapat mengembangkan dan mengevaluasi model deteksi objek dengan segmentasi yang  efektif  dan  akurat  untuk  pengenalan  10  jenis siput beracun pada gambar dan video.

## 2. Metode Penelitian
Perangkat keras yang digunakan untuk mengimplementasikan sistem adalah sebagai berikut: Tabel 1. Spesfikasi Perangkat Keras No Perangkat Keras Spesifikasi 1. Processor Intel Core I5 2. Memory DDR3 12 GB 3. Hardisk HDD 1 TB 4. Hardisk SDD 130 GB
Perangkat  lunak yang  digunakan  untuk  membangun dan  mengimplementasikan  sistem  adalah  sebagai berikut:
Tabel 2. Perangkat Lunak Yang Digunakan
No  Perangkat Keras Kegunaan 1. Google Colab Memprogram,  menjalankan, dan  menguji  pengembangan model 2. Roboflow Pengembang dalam mengelola dan mengoptimalkan dataset, serta  mempercepat  siklus pengembangan  model  visual komputer.
Gambar 1. Tahap Penelitian
1) Pengumpulan dataset Pertama-tama, mempersiapkan dataset yang berisi gambar-gambar  siput  beracun  yang  diambil melalui  Google. Dataset dalam  penelitian  ini bersifat public .
Tabel 3. Dataset 10 Jenis Siput Beracun No  Nama Siput Gambar 1. Murex Berduri (Beracun) 2. Raja  Siput
(Beracun)
3. Siput Pengebor Cangkang
(Beracun)
4. Siput Kerucut (Beracun) 5. Siput Pembunuh (Beracun)
6. Siput Darat Raksasa
Afrika
(Beracun)
7. Siput Pemakan Daging (Beracun)
8. Siput
Samudera Biru (Beracun) 9.   Siput Cacing (Beracun) 10.  Siput Punk Rock (Beracun) 2) Melakukan preprocessing dengan anotasi atau label image  pada  suatu  object  dengan  mask instance segmentation .  Memilih smart  polygon pada  fitur  di roboflow  agar  otomatis  menganotasikan  objek siput  beracun  seperti  pada  gambar  2.  Dan melakukan augmentation ,  yang  digunakan  flip horizontal  dan  vertical,  Lalu  menggunakan  90 derajat rotate dengan clockwise, counter – clockwise, dan upside down . Dengan metode ini maka jumlah dataset  yang  didapatkan  semakin  banyak  dan memadai.  Dan  pada  gambar  3,  menunjukkan jumlah  5.000  gambar  untuk  data  training,  480 gambar  untuk  data validation dan  240  gambar untuk data testing .
Gambar 2. Anotasi pada citra Siput beracun
Gambar 3. Augmentation di Roboflow
3) Mengekstrak file dataset atau memanggil dataset dalam roboflow dengan memasukkan API KEY seperti  pada  gambar  4.  Setelah  dataset  gambar disiapkan, kita dapat melatih model deteksi objek dan instance  segmentation menggunakan  arsitektur YOLOv8. Proses pelatihan melibatkan beberapa langkah,  seperti  memilih  hyperparameter  yang sesuai, memilih dataset pelatihan dan validasi, dan melakukan  pelatihan  pada  model  yang ditunjukkan pada gambar 5. Sesuaikan parameter model seperti ukuran jendela geser, jumlah lapisan konvolusi, dan jumlah neuron di lapisan terakhir.
Gambar 4. Pemograman Import Dataset Dari Roboflow ke Google Colab YOLOv8
Gambar 5. Pemograman Pelatihan Model Pada

## YOLOv8
4) Evaluasi  Model:  Parameter  penilaian  untuk menguji  akurasi  model  dan  tingkat  confident dalam  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  baru [15].  Setelah  model  dilatih,  model  dapat dievaluasi  dengan  menggunakan  dataset  yang tidak pernah dilihat sebelumnya (testing set) . Model dapat  dievaluasi  dengan  menggunakan  metrik evaluasi seperti Confusion Matrix, Results, Precision, Recall, dan F1-Score.
Deteksi  Objek  dan  Segmentasi:  Setelah  model  siap digunakan,  kita  dapat  melakukan  deteksi  objek  dan instance  segmentation  pada  gambar  siput  beracun menggunakan model tersebut. Untuk deteksi objek, model  akan  memberikan  bounding  box  yang menunjukkan  lokasi  dari  objek  pada  gambar, sedangkan untuk instance segmentation, model akan memberikan  mask  yang  menunjukkan  lokasi  dari objek pada gambar.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gambar 6. Confusion Matrix
Confusion matrix digunakan untuk mengevaluasi kinerja suatu model klasifikasi dengan membandingkan hasil prediksi  model  dengan  label  sebenarnya  dari  objek. Yang  ditunjukkan  pada  gambar  6,  terdapat  10 class siput beracun dalam confusion matrix .
Gambar 7. Confusion Matrix Normalized Confusion  matrix  normalized ,  juga  dikenal  sebagai confusion  matrix  yang  dinormalisasi,  adalah representasi  confusion  matrix  yang  menggambarkan proporsi  atau  persentase  dari  kesalahan  klasifikasi dalam  setiap  kelas.  Hal  ini  membantu  dalam memperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang kinerja  model  klasifikasi  dalam  mengklasifikasikan berbagai kelas seperti yang ditunjukkan pada gambar 7. Box curve adalah kurva yang menunjukkan hubungan antara  nilai precision dan recall pada  tingkat  IoU (Intersection over Union) tertentu untuk setiap kelas objek yang  dideteksi  oleh  model  deteksi  objek  seperti YOLO (You Only Look Once) .
Gambar 8. Box _F1- Confidence Curve
F1 confidence  curve adalah  kurva  yang  menunjukkan hubungan  antara  F1 score dan  tingkat  kepercayaan (confidence  level) untuk  semua  kelas  objek  yang dideteksi  oleh  model  deteksi  objek  seperti  YOLO (You  Only  Look  Once) .  Setiap  titik  pada  kurva menunjukkan F1 score pada suatu tingkat kepercayaan tertentu.  F1 score adalah matrix evaluasi  yang mengukur keseimbangan antara presisi (precision) dan recall pada  model  deteksi  objek.  Sedangkan  tingkat kepercayaan (confidence level) adalah tingkat keyakinan model  dalam  memprediksi  suatu  objek  yang dinyatakan sebagai nilai probabilitas.
Seperti pada gambar 8, deteksi objek dan segmentasi mendapatkan  " all  classes =  0.98"  mengindikasikan bahwa semua kelas objek yang dideteksi oleh model YOLOv8 memiliki nilai F1 score sebesar 0.98. Nilai ini menunjukkan  bahwa  model  memiliki  performa deteksi  objek  yang  sangat  baik  dan  akurat  untuk semua  kelas  objek.  Sedangkan  " at 0.625" mengindikasikan  bahwa  tingkat  kepercayaan (confidence level) yang memberikan F1 score sebesar 0.98 adalah sebesar 0.625.
Artinya,  ketika  model  YOLOv8  memberikan prediksi  dengan  tingkat  kepercayaan (confidence  level) sebesar  0.625,  maka  F1 score yang  dihasilkan  untuk semua kelas objek adalah sebesar 0.98. Secara umum, semakin tinggi nilai F1 score dan semakin rendah nilai tingkat  kepercayaan (confidence  level) yang  diperlukan untuk  mencapai  F1 score tersebut,  semakin  baik performa  deteksi  objek  dari  model  tersebut.  Oleh karena itu, F1 confidence curve dapat digunakan sebagai alat untuk memilih tingkat kepercayaan yang optimal pada model deteksi objek.
Gambar 9. Box _ Precision-Confidence Curve
Pada gambar 9, ditunjukkan precision confidence curve , " all classes 1.00"  mengindikasikan  bahwa  semua  kelas objek yang dideteksi oleh model YOLOv8 memiliki nilai presisi sebesar 1.00. Nilai ini menunjukkan bahwa model  memiliki  performa  deteksi  objek  yang sangat akurat  dan  tidak  membuat  kesalahan  dalam melakukan  prediksi.  Sedangkan  " at 0.997" mengindikasikan bahwa tingkat kepercayaan (confidence level) yang  memberikan  presisi  sebesar  1.00  adalah sebesar  0.997.  Artinya,  ketika  model  YOLOv8 memberikan  prediksi  dengan  tingkat  kepercayaan (confidence  level) sebesar  0.997,  maka  semua  prediksi tersebut akan menjadi benar atau tidak ada kesalahan dalam prediksi yang dilakukan.
Gambar 10. Box _ Precision-Recall Curve Dan  juga precision  recall  curve " all  classes 0.987" mengindikasikan  bahwa  nilai  rata-rata  presisi  dan recall untuk semua kelas objek adalah sebesar 0.987. Ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  performa deteksi  objek  yang  cukup  tinggi  untuk  semua  kelas objek yang ada. Sedangkan "mAP@0.5" adalah nilai rata-rata  dari Average  Precision (AP)  pada  tiap  kelas objek  yang  dihitung  dengan  menggunakan  IoU threshold sebesar  0.5.  IoU threshold adalah  parameter yang  digunakan  untuk  menentukan  apakah  kotak pembatas (bounding  box) yang  dihasilkan  oleh  model deteksi  objek  benar-benar  menangkap  objek  yang sebenarnya. mAP@0.5 mengukur sejauh mana model deteksi objek mampu menghasilkan kotak pembatas yang akurat pada suatu tingkat IoU tertentu.
Gambar 11. Box_Recall-Confidence Curve
Dalam recall  confidence  curve ,  " all  classes 1.00" mengindikasikan  bahwa  nilai  recall    untuk  semua kelas  objek  adalah  sebesar  1.00.  Ini  menunjukkan bahwa model mampu menemukan semua objek yang sebenarnya  untuk  setiap  kelas  objek  yang  ada. Sedangkan  "at  0.000"  menunjukkan  bahwa  recall dihitung  pada  nilai confidence  threshold sebesar  0.000. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  mampu menemukan  semua  objek  yang  sebenarnya  bahkan pada  kasus-kasus  di  mana  confidence  threshold sangat rendah atau ketat.
Mask  curve adalah  kurva  yang  menunjukkan hubungan  antara  nilai  precision  dan  recall    pada tingkat  IoU (Intersection  over  Union) tertentu  untuk deteksi  objek  dengan  segmentasi  piksel (instance segmentation) pada  setiap  kelas  objek  yang  dideteksi oleh  model  seperti Mask R-CNN. Mask R-CNN adalah  salah  satu  model  deteksi  objek  yang menggabungkan deteksi objek dan segmentasi piksel untuk menghasilkan deteksi objek yang lebih akurat.
Gambar 12. Mask _F1- Confidence Curve
Pada  F1 confidence  mask  curve pada  gambar  10  , YOLOv8 mendapatkan “ all classes 0.98 at 0.625 ” .
Gambar 13. Mask _ Precision-Confidence Curve Precision confidence mask curve mendapatkan “ all classes 1.00 at 0.997 ”.
Gambar 14. Mask _ Precision-Recall Curve
Precision recall mask curve mendapatkan “ all classes 0.986 mAP@0.5 “.
Gambar 15. Mask _ Recall-Confidence Curve
Dan recall confidence mask curve mendapatkan “ all classes 1.00 at 0.000”.

## Gambar 16. Results
Pada  gambar  16.  adalah  hasil  dari  pelatihan  model sebanyak  50 epoch .  model  tersebut  dapat  digunakan untuk mendeteksi objek pada gambar atau video yang belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Proses  deteksi
objek melibatkan melewati gambar atau video melalui model  YOLOv8,  di  mana  model  tersebut  akan menentukan lokasi dan label kelas objek pada gambar atau video tersebut.
Setelah model siap digunakan, kita dapat melakukan deteksi  objek  dan instance  segmentation pada  gambar siput  beracun  menggunakan  model  tersebut.  Untuk deteksi  objek,  model  akan  memberikan bounding  box yang  menunjukkan  lokasi  dari  objek  pada  gambar, sedangkan  untuk instance  segmentation ,  model  akan memberikan  mask  yang  menunjukkan  lokasi  dari objek pada gambar.
Gambar 17. Val_batch YOLOv8
Val_batch pada  YOLO (You  Only  Look  Once) adalah parameter  yang  mengatur  jumlah  data  gambar  yang diproses dalam satu iterasi ketika melakukan evaluasi pada model. Secara lebih spesifik, val_batch digunakan saat melaksanakan evaluasi model pada data validasi. Dalam pelatihan deep learning , setiap iterasi pada model biasanya  melibatkan  penghitungan  gradien  dan pembaharuan  bobot  berdasarkan  data  pelatihan. Namun, ketika melakukan evaluasi pada data validasi, pembaharuan  bobot  tidak  dilakukan.  Sebaliknya, model hanya digunakan untuk memperoleh prediksi pada data validasi dan kemudian menghitung metrik evaluasi seperti akurasi atau AP (Average Precision).
Dalam  YOLO, val_batch dapat  diatur  sesuai  dengan kapasitas  memori  GPU  yang  digunakan  untuk menjalankan evaluasi model. Semakin besar val_batch ,
semakin  banyak  data  gambar  yang  dapat  diproses dalam satu iterasi sehingga evaluasi dapat dilakukan dengan  lebih  cepat.  Namun, val_batch yang  terlalu besar juga dapat menyebabkan kekurangan memori dan memperlambat evaluasi. Secara umum, val_batch pada YOLO dapat diatur dengan nilai antara 1 hingga sekitar 64, tergantung pada kapasitas memori GPU yang  tersedia  dan  ukuran  gambar  yang  digunakan pada data validasi.
Gambar 18. Train_batch YOLOv8
Train_batch pada YOLO (You Only Look Once) adalah parameter yang mengatur jumlah data gambar yang diproses  dalam  satu  iterasi  ketika  melakukan pelatihan  pada  model.  Secara  lebih  spesifik, train_batch digunakan  saat  melaksanakan  pelatihan pada  model  YOLO.  Dalam  pelatihan deep  learning , setiap  iterasi  pada  model  biasanya  melibatkan penghitungan  gradien  dan  pembaharuan  bobot berdasarkan  data  pelatihan. Train_batch mengontrol jumlah data gambar yang diproses dalam satu iterasi sehingga dapat mempengaruhi waktu pelatihan dan memori  yang  dibutuhkan.  Semakin  besar  nilai train_batch , semakin banyak data gambar yang dapat diproses dalam satu iterasi, yang dapat mempercepat waktu pelatihan. Namun, nilai train_batch yang terlalu besar juga dapat menyebabkan kekurangan memori dan  memperlambat  pelatihan.  Selain  itu,  nilai train_batch juga  dapat  mempengaruhi  stabilitas pelatihan.  Saat  menggunakan  nilai train_batch yang besar,  gradien  yang  dihitung  dapat  menjadi  lebih tidak stabil dan menyebabkan pelatihan gagal. Oleh
karena itu, nilai train_batch yang optimal harus dipilih berdasarkan  kapasitas  memori  dan  kestabilan pelatihan.
Tabel 4. Testing set YOLOv8
Dengan  teknik instance  segmentation ,  kita  dapat mengenali siput beracun pada citra digital dan video. Dengan  akurasi  yang  tinggi  dan  menghindari kesalahan  identifikasi  yang  dapat  berdampak  pada keselamatan manusia dan lingkungan.

## 4. Kesimpulan
Dalam  kesimpulan,  penelitian  ini  memberikan kontribusi dalam pengembangan model deteksi objek dengan menerapkan teknik optimasi, segmentasi, dan data  augmentasi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa model deteksi objek dan segmentasi dapat digunakan untuk  mengenali  dan  memisahkan  objek  siput beracun secara akurat. Penerapan teknik augmentasi data  juga  meningkatkan  kinerja  deteksi  dan segmentasi  pada  hewan  siput  beracun.  Dengan pelatihan  model  sebanyak  50 epoch, nilai  YOLOv8 Box_Curve F1- Confidence mendapatkan  “0.97 at 0.722”, Precision  Confidence “1.00 at 0.985”, Precision Recall “0.981 mAP@0.5“, dan Recall Confidence “1.00 at 0.000”.  Dan  pada Mask_Curve YOLOv8 mendapatkan  “0.97 at 0.722”, Precision  Confidence “1.00 at 0.985”, Precision  Recall “0.977  mAP@0.5“, dan Recall Confidence “1.00 at 0.000”.

## 5. Daftar Pustaka
[1] He, W., Huang, Z., Wei, Z., Li, C. and Guo, B., 2019.  TF-YOLO:  An  improved  incremental network for real-time object detection. Applied Sciences , 9 (16), p.3225. DOI: https://doi.org/10.3390/app9163225.
[2] Fang, W., Wang, L. and Ren, P., 2019. Tinier-
YOLO:  A  real-time  object  detection  method for  constrained  environments. Ieee  Access , 8 , pp.1935-1944. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.29619 59. [3] Meyer,  F.,  2019.  Watersheds  and  Flooding:  a Segmentation Golden Braid
[4] Azizah, A.N. and Fatichah, C., 2023. Tajweed- YOLO: Object Detection Method for Tajweed by Applying HSV Color Model Augmentation on  Mushaf  Images. Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , 7 (2), pp.236-245. DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v7i1.4739.
[5] Khairunnas, K., Yuniarno, E.M. and Zaini, A., 2021.  Pembuatan  Modul  Deteksi  Objek Manusia  Menggunakan  Metode  YOLO  untuk Mobile  Robot. Jurnal  Teknik  ITS , 10 (1), pp.A50-A55.
DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j23373539.v10i1.6 1622. [6] Thoriq, M.Y.A., Siradjuddin, I.A. and Permana, K.E.,  2023.  Deteksi  Wajah  Manusia  Berbasis One Stage Detector Menggunakan Metode You Only Look Once (Yolo). Jurnal Teknoinfo , 17 (1),
pp.66-73. DOI: https://doi.org/10.33365/jti.v17i1.1884.
[7] Li, W., Chen, C., Zhang, M., Li, H. and Du, Q., 2018.  Data  augmentation  for  hyperspectral image  classification  with  deep  CNN. IEEE Geoscience  and  Remote  Sensing  Letters , 16 (4), pp.593-597. DOI: https://doi.org/10.1109/LGRS.2018.2878773.
[8] Zhang,  M.,  Li, W. and  Du,  Q.,  2018.  Diverse region-based  CNN  for  hyperspectral  image classification. IEEE  Transactions  on  Image Processing , 27 (6), pp.2623-2634. DOI: https://doi.org/10.1109/TIP.2018.2809606.
[9] Zhao,  L.  and  Zhu,  M.,  2023.  MS-YOLOv7: YOLOv7  based  on  multi-scale  for  object detection on UAV aerial photography. Drones , 7 (3), p.188. DOI: https://doi.org/10.3390/drones7030188.
[10] Wang,  C.Y.,  Bochkovskiy,  A.  and  Liao, H.Y.M.,  2023.  YOLOv7:  Trainable  bag-of- freebies sets new state-of-the-art for real-time object  detectors.  In Proceedings  of  the IEEE/CVF  conference  on  computer  vision  and pattern recognition (pp. 7464-7475). Source code is released in https://github.com/ WongKinYiu/yolov7.
[11] BAKIRMAN,  T.,  2023.  An  Assessment  of YOLO Architectures for Oil Tank Detection from  SPOT  Imagery. International  Journal  of Environment  and  Geoinformatics , 10 (1),  pp.9-15. DOI: https://doi.org/10.30897/ijegeo.1196817.
[12] Sapitri,  A.I.,  Nurmaini,  S.,  Rachmatullah, M.N., Tutuko, B., Darmawahyuni, A., Firdaus,
F.,  Rini,  D.P.  and  Islami,  A.,  2023.  Deep learning-based real time detection for cardiac objects with fetal ultrasound video. Informatics in  Medicine  Unlocked , 36 ,  p.101150.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.imu.2022.101150.
[13] Siddique, S., Islam, S., Neon, E.E., Sabbir, T., Naheen,  I.T.  and  Khan,  R.,  2023.  Deep learning-based  bangla  sign  language  detection with  an  edge  device. Intelligent  Systems  with Applications , 18 , p.200224.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.iswa.2023.200224Re
f.
[14] Cao,  L.,  Zheng,  X.  and  Fang,  L.,  2023.  The semantic segmentation of standing tree images based  on  the  Yolo  V7  deep  learning algorithm. Electronics , 12 (4), p.929. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics12040929.
[15] Yudianto, M.R.A., Kusrini, K. and Al Fatta, H., 2020.  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Akurasi Klasifikasi  Citra  Wayang  dengan  Algoritma Convolitional  Neural  Network. (JurTI)  Jurnal Teknologi  Informasi , 4 (2),  pp.182-191.  DOI: https://doi.org/10.36294/jurti.v4i2.1319.