Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 452-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Deteksi Jenis Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Jagung Menggunakan Arsitektur Spatial Pyramid Pooling Pada YOLOv5s
Mira 1* , Listra Firgia 2 , Shanti Thomas 3 1,2,3 Teknologi Informasi, Institut Shanti Bhuana, Indonesia Email: 1 mira@shantibhuana.ac.id, 2 listra@shantibhuana.ac.id, 3 santi.thomas@shantibhuana.ac.id

## Abstract
Corn is one of the important crops in the agricultural sector in the global and national economy because it is a food resource as food, animal feed and other raw materials for the community. Based on satudata.pertanian.go.id,  the  projected  corn  production  in  2020-2024  will  still  increase  between 0.94% and 0.97% per year. In this study, detection of diseases and pests in maize was carried out using YOLO technology with spatial pyramid pooling (SPP) architecture as a form of intelligent innovation in  maize  farming.  The  research  data  consisted  of  309  image  data  with  class  values  as  labels representing types of disease and types of pests in corn plants consisting of Locusta (Locust), Sitophilus (Powder Flower), Spodoptera (Arrayworm), Mysus Persicase (Aphids), and Bulai . The indicators for testing and evaluating the model use precision, recall, f1 score, mAP0.5 and Map0.5:0.95 as evaluation metrics. Based on the results of training and evaluation of the model, it is known that the precision value with batch size 32 epoch 64 produces a precision value of 0.65, recall, 0.76, f1 score 0.65 Map0.5 0.704 and Map-.5:0.95 0.298. Whereas with a batch size of 64 epoch 100 the precision value is 0.73, the recall  is  0.77  f1  score  is  0.73  Map0.5  0.795  and  Map0.5:0.95  0.346.  Model  predictions  using  YOLO technology with spatial pyramid pooling architecture in detecting types of diseases and pests in corn plants  contribute  to  smart  agriculture.  With  accurate  information  about  the  types  of  diseases  and pests that attack corn plants, farmers can respond quickly and take appropriate actions, such as using specific pesticides or suitable organic control methods.
Keywords : detection, corn, yolo, SPP

## Abstrak
Jagung  merupakan  salah  satu  tanaman  dalam  sektor  pertanian  yang  penting  dalam perekonomian  global  dan  nasional  karena  mejadi  sumber  daya  pangan  sebagai  bahan  makanan, pakan ternak dan bahan baku lainnya bagi masyarakat. Berdasarkan satudata.pertanian.go.id bahwa proyeksi produksi jagung pada tahun 2020-2024 masih akan meningkat antara 0.94% hingga 0.97% per tahun . Pada penelitian ini, dilakukan deteksi pada jenis penyakit dan hama pada tanaman jagung menggunakan  teknologi  YOLO  dengan  arsitektur  spatial  pyramid  pooling  (SPP)  sebagai  bentuk inovasi kecerdasan pertanian tanaman jagung. Data penelitian terdiri  dari 309  data image dengan Nilai kelas sebagai label merupakan jenis penyakit dan jenis hama pada tanaman jagung yang terdiri dari  Locusta  (Belalang),  Sitophilus  (Kembang  Bubuk),  Spodoptera  (Ulat  Grayak),  Mysus  Persicase (Kutu Daun), dan Bulai. Indikator pengujian dan evaluasi model menggunakan presisi, recall, f1 score, mAP0.5  dan  Map0.5:0.95  sebagai  evaluasi  metrik.  Berdasarkan  hasil  training  dan  evaluasi  model, diketahui bahwa nilai presisi dengan batch  size  32 epoch 64 menghasilkan nilai presisi 0.65, recall, 0.76, f1 score 0.65 Map0.5 0.704 dan Map-.5:0.95 0.298. Sedangkan dengan batch size 64 epoch 100 nilai  presisi  0.73,  recall  0.77  f1  score  0.73  Map0.5  0.795  dan  Map0.5:0.95  0.346.  Prediksi  model menggunakan  teknologi  YOLO  dengan  arsitektur  spatial  pyramid  pooling  dalam  mendeteksi  jenis penyakit  dan  hama  pada  tanaman  jagung  memberikan  kontribusi  dalam  pertanian  pintar.  Dengan adanya  informasi  yang  akurat  tentang  jenis  penyakit  dan  hama  yang  menyerang  tanaman  jagung, petani  dapat  merespons  dengan  cepat  dan  mengambil  tindakan  yang  tepat,  seperti  penggunaan pestisida yang spesifik atau metode pengendalian organik yang sesuai.
Kata kunci : deteksi, jagung, yolo, SPP
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 452-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Jagung merupakan salah satu tanaman dalam sektor pertanian yang penting dalam  perekonomian  global  dan  nasional  karena  mejadi  sumber  daya  pangan sebagai  bahan  makanan,  pakan  ternak  dan  bahan  baku  lainnya  bagi  masyarakat. Berdasarkan situs satudata.pertanian.go.id bahwa proyeksi produksi jagung pada tahun  2020-2024  masih  akan  meningkat  antara  0.94%  hingga  0.97%  per  tahun . Jumlah  kebutuhan  konsumsi  yang  terus  meningkat  di  setiap  tahun  nya  menjadi peluang  baru bagi  pertanian  untuk  dapat  menjawab  tantangan  tersebut.  Kualitas pertumbuhan  tanaman  jagung  dapat  menjadi  salah  satu  faktor  penentu  jumlah produksi yang dihasilkan. Pertumbuhan yang optimal pada tanaman jagung dapat mempengaruhi  produktivitas  dan  kualitas  hasil  panen  yang  dihasilkan.  Jika pertumbuhan  tanaman  jagung  tidak  optimal,  maka  kemungkinan  besar  produksi yang dihasilkan akan rendah atau bahkan gagal panen.
Faktor  penentu  keberhasilan  panen  seperti  pemilihan  bibit,  pengelolaan lahan,  iklim,  penyiraman,  pemupukan,  dan  perlindungan  tanaman  dapat mempengaruhi  kualitas  pertumbuhan  tanaman.  Kebutuhan  tanaman  dapat dipengaruhi  beberapa  faktor  diantaranya  gangguan  Biotis  oleh makroorganisme (gangguan  hama)  dan  gangguan  oleh mikroorganisme (gangguan  penyakit)  [1], Syahriani  menjelaskan  faktor  biotik  yang  terdiri  dari  (varietas,  hama,  penyakit, gulma) dan abiotik (iklim, jenis tanah dan lahan) serta faktor sosial ekonomi dari petani tanaman jagung  [2]. Adapun jenis penyakit dan hama pada tanaman jagung sebagaimana terdapat pada Gambar 1.
Pemantauan  dan  pengelolaan  pertumbuhan  tanaman  secara  teratur  dan cermat  dapat  membantu  petani  dalam  meningkatkan  produktivitas  dan  kualitas hasil  panen  yang  dihasilkan.  Pemantauan  pertumbuhan  jagung  dapat  dilakukan dengan  mengidentifikasi  tanaman  tersebut  seperti  mengenali  jenis  hama  dan penyakit sebagai dasar tindakan pencegahan untuk meminimalkan kerugian akibat hasil  panen  yang  menurun  atau  gagal  panen.  Proses  identifikasi  jenis  hama  dan penyakit pada tanaman jagung dapat dilakukan dengan pengenalan pola citra dari jenis  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  jagung.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir, telah  dilakukan  pengembangan  teknologi  untuk  mendukung  pemantauan pertumbuhan  tanaman  secara  otomatis  menggunakan Computer  Vision dengan teknologi  YOLO  ( You  Only  Look  Once )  metode Supervised  Learning dengan arsitektur Spatial Pyramid Pooling (SPP). Computer  Vision merupakan  bagian  dari  cabang  ilmu  teknologi Artificial Intelligence (AI) [3]  yang  dapat  menganalisis image atau image  processing dan pengenalan objek [4]. Sedangkan YOLO ( You Only Look Once ) merupakan algoritma yang  dapat  mendeteksi  sebuah  objek  secara real-time [5]. Supervised  Learning merupakan  algoritma  yang  bergantung  pada  nilai input berlabel  untuk mempelajari fungsi yang menghasilkan output yang sesuai ketika diberi data baru tanpa  label  [4].  Dalam Supervised  Learning ,  algoritma  mesin  dapat  mempelajari pola-pola dari contoh data yang telah diberi label oleh manusia. Data-data ini dapat digunakan untuk melatih model mesin dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan objek-objek yang diinginkan, seperti jenis hama dan jenis penyakit pada tanaman jagung.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 452-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Penerapan Computer  Vision dengan  teknologi  YOLO telah  banyak  dilakukan dalam  berbagai  setor  salah  satunya  bidang  pertanian  oleh  [6]  yang  melakukan deteksi penyakit pada daun tanaman dengan mengklasifikasikan 15 jenis penyakit dan  menghasilkan  akurasi  97,36%[6].  Penelitian  kedua  oleh  [5]  yang  melakukan deteksi  jenis  beras  dengan  12  sampel  menghasilkan  akurasi  sebesar  100%  [5]. Penelitian  ketiga  oleh  [7]  yang  melakukan  deteksi  objek  untuk  mengidentifikasi gulma  dengan  pembuatan  database  374  Gambar  RGB  dengan  data training 4  set dan menghasilkan akurasi skor presisi rata-rata (AP) 91,48% dan 86,13% diamati pada ambang IoU 25% (AP @ T = 0,25), serta 63,37% dan 45,13% pada IoU 50% ambang  batas  (AP  @  T  =  0,5).  [7].  Kemudian  [8]  yang  mendeteksi  daging  babi dalam pengembangan kecerdasan ternak dengan YOLO v.5 Plus mencapai akurasi 0.989 dengan nilai recall 0.996, Map@.50 dari 0.994 dan Map@.50:.95 dari 0.796 dengan waktu inferensi pendeteksian 24,1 ms [8].
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  deteksi  pada  jenis  hama  dan  penyakit  pada tanaman  jagung  dengan  teknologi  YOLO  sebagai  bentuk  inovasi  kecerdasan pertanian tanaman jagung. Teknologi YOLO yang terus mengalami perkembangan versi  sehingga  menghasilkan  tingkat  performa  dan  efisiensi  yang  semakin  baik. Perkembangan  versi  teknologi  dimulai  dari  YOLOV1  pada  tahun  2016  hingga sekarang masuk YOLOV5. Dalam penelitian ini, implementasi YOLO dan Supervised Learning pada  sistem  deteksi  pertumbuhan  tanaman  jagung  bertujuan  untuk meningkatkan  efisiensi,  akurasi,  dan  produktivitas  dalam  produksi  jagung  serta memberikan  solusi  teknologi  yang  inovatif  dalam  memahami  dinamika pertumbuhan  tanaman  dan  mengembangkan  strategi  pemeliharaan  yang  lebih baik.  Dengan  demikian,  implementasi  YOLO  dan Supervised  Learning dengan arsitektur spatial  pyramyd  pooling pada  sistem  deteksi  pertumbuhan  tanaman memiliki  potensi  besar  untuk  meningkatkan  produktivitas  dan  efisiensi  dalam produksi  tanaman  serta  mengurangi  biaya  dan  waktu  yang  diperlukan  untuk pemantauan secara manual.
Gambar 1. Penyakit dan Hama Tanaman Jagung

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian dimulai dengan proses pengumpulan data inputan yang terdiri  dari  jenis penyakit  dan  hama  pada  tanaman  jagung. Labeling data  dengan proses  anotasi,  pembagian  data train  test dan  validasi,  membangun  model, pelatihan  model  dan  melakukan  deteksi  data.  Adapun  tahapan  penelitian  yang dilakukan sebagaimana terdapat pada Gambar 2.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 452-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 2. Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  penelitian  ini  merupakan  data  jenis  hama  dan  penyakit  pada tanaman jagung  dengan  309  data image dalam  format  JPG  yang  diperoleh  melalui  Teknik web  scraping dengan  Bahasa  pemrograman Python . Web  scraping merupakan Teknik mengambil data dari sebuah laman web menggunakan perintah kode yang dikenali oleh komputer [9].

## 2.2. Labeling
Labeling data  menggunakan  platform Roboflow dengan  menandai  objek dengan  label class berdasarkan  nilai  kelas. Roboflow merupakan framework Computer Vision yang berfungsi mengumpulkan data dengan kualitas baik sebelum ke  pra-pemrosesan  data  serta  pelatihan  model  [10].  Nilai  kelas  sebagai  label merupakan jenis hama dan jenis penyakit pada tanaman jagung yang terdiri dari Locusta (Belalang), Sitophilus (Kembang Bubuk), Spodoptera (Ulat Grayak), Mysus Persicase ( Kutu  Daun ),  dan  Bulai.  File  anotasi  label  mencakup  309  file  dalam format JSON. Data label berisi nilai koordinat sudut setiap kotak persegi Panjang pada objek Gambar.
2.3. Split Data Split Data  merupakan  proses  membagi  data  inputan  menjadi  beberapa bagian,  dalam  penelitian  ini  data  dibagi  menajdi  tiga  (3)  bagian  yaitu, train , validasi  dan test dengan  ratio  70%  untuk  data train ,  20%  data  validasi  dan  10% data test .

## 2.4. Pembangunan Model
Pembangunan  model  menggunakan Spatial  Pyramid  Pooling (SPP)  dalam arsitektur  YOLOV5s  sebagai  pengembangan  dan  pelatihan  model.  YOLOV5s  rilis pada  27  Mei  2020.  Jaringan backbone pada  YOLOV5  terdiri  dari  modul  SPP.  SPP berfungsi  mengekstrak  fitur  citra  dan  menggabungkan  fitur  dilapisan konvolusi[11][12].  Pembangunan  model  menggunakan  Bahasa  pemrograman Python dan Library Computer Vision CV2 serta modul Pytorch dan Utils pada Google Colab dengan jenis runtime Graphics Processing Unit (GPU).
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 452-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.5. Pengujian dan  Evaluasi
Indikator  pengujian  dan  evaluasi  model  dengan  menghitung  nilai  loss  dan accuracy  dari  presisi, recall ,  f1 score ,  dan  mAP  sebagai  evaluasi  matriks  serta menghitung  nilai  loss  dan  acc.  Adapun  persamaan  indikator  evaluasi  model sebagai berikut :
(1)
(2)
(3)
Data loss digunakan  untuk  memaksimalkan  kinerja  algoritma  arsitektur  yang dipilih  pada  saat  melakukan  proses train ,  sedangkan accuracy untuk  mengukur library dan modul dari open CV dan teknologi YOLO. Kemudian melakukan prediksi dengan teknologi YOLOV5s, deteksi YOLO dengan membagi Gambar input menjadi SxS  grids ,  prediksi  kotak  pembatas  B.  Setiap  titik  memiliki  skor confidence dan  C conditional  category probabilities . Loss  function menghitung  jumlah  posisi  lebar, tinggi  dan error  confidence dari  prediksi box menggunakan mean  square  error. Adapun persamaan confidence sebagai mana terdapat pada persamaan 4.
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  inputan  berupa image kemudian  dilatih  ( training )  oleh  Model menggunakan Google Colaboratory dengan GPU Tesla T4. Proses pengenalan data inputan  dengan  model  yang  dirancang  dibagi  menjadi  beberapa  bagian berdasarkan  jumlah  batch  size  dan epoch .  Adapun  hasil training dari  masing masing data terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Matriks Kinerja Model Menggunakan YOLOV5s
Batch Size Epoch mAP0,5:0,95 mAP0,5 F1 Score Recall Presisi 32 60 0.298 0.704 0.65 0.76 0.65 64 100 0.346 0.795 0.73 0.77 0.73
Berdasarkan Tabel 1, diketahui bahwa nilai f1 score dengan batch size 32 dan 64  menghasilkan  masing-masing  nilai  0.65  dan  0.73  dan  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 452-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
(a) (b)
Gambar 3 . Nilai F1 Score
Berdasarkan  Gambar  3,  Jumlah data train 167 images dengan batch  size 32 epoch 60  menghasilkan  akurasi  0.72.  sedangkan batch  size 60  dengan epoch 100 menghasilkan  akurasi  0.76.  Adapun  hasil  prediksi  dengan batch  size 32  dan  64 dapat dilihat pada Gambar 2.
(a)                                                           (b) Gambar 4. Hasil Prediksi Model dengan YOLOV5s
Berdasarkan  hasil  prediksi  model  pada  Gambar  3,  Matriks  kinerja  model pada  baris  pertama  Tabel  dengan batch  size 32  dan epoch 60  menghasilkan prediksi sebagaimana terdapat pada Gambar 3 (a), dimana ada image yang belum dapat  diprediksi  oleh model .  Sedangkan  hasil  prediksi  selanjutnya  dengan batch side 64  dan epoch 100  sebagaimana  terdapat  pada  Gambar  3  (b)  bahwa  model telah  mampu  memprediksi  Gambar  sesuai  dengan  label  yang  diberikan.  Nilai prediksi  salah  dan  prediksi  benar  diperoleh  menggunakan Confusion  Matrix dan dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Confusion Matrix
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 452-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil training dan  evaluasi  penerapan  teknologi  YOLO  dengan arsitektur Spatial  Pyramid  Pooling memiliki  potensi  yang  baik  dalam meningkatkan  produktivitas  dan  keberhasilan  panen  dengan  mengenali  ciri-ciri jenis  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  jagung.  Prediksi  model  menggunakan teknologi YOLO dengan arsitektur Spatial Pyramid Pooling dalam mendeteksi jenis penyakit  dan  hama  pada  tanaman  jagung  juga  memberikan  kontribusi  dalam pertanian pintar. Dengan adanya informasi yang akurat tentang jenis penyakit dan hama yang menyerang tanaman jagung, petani dapat merespon dengan cepat dan mengambil  tindakan  yang  tepat,  seperti  penggunaan  pestisida  yang  spesifik  atau metode  pengendalian  organik  yang  sesuai.  Selain  itu  juga  petani  dapat mengidentifikasi  penyakit  dan  hama  pada  tahap  awal,  kemudian  mengambil langkah-langkah  perlindungan  yang  tepat,  mengurangi  kerugian  panen,  dan meningkatkan hasil produksi secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurhidayati and I. Marzuki, “Deteksi Otomatis Penyakit Daun Jagung Menggunakan Teknik Klasterisasi Data dan Operasi Morfologi,” Energy-Jurnal Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. , vol. 10, no. 1, pp. 1–6, 2020, [Online]. Available: https://ejournal.upm.ac.id/index.php/energy/article/view/604%0Ahttps://ejourn al.upm.ac.id/index.php/energy/article/download/604/603
[2] I. Syahriani, C. Evelyn, D. Istiqomah, E. Noviyanti, H. Adila, and R. Putri, “Identifikasi Penyakit  pada  Batang  Tanaman  Jagung  (  Zea  Mays  )  di  Kecamatan  Panyabungan Kabupaten Mandailing Natal, Sumatera Utara,” J. Biodjati , vol. 2, no. 2, pp. 325–332, 2021.
[3] Y. Kang, N. Cho, J. Yoon, S. Park, and  J. Kim,  “Transfer learning of  a deep learning model for exploring tourists’ urban image using geotagged photos,” ISPRS Int. J. Geo-
Information , vol. 10, no. 3, 2021, doi: 10.3390/ijgi10030137.
[4] K.  Kristiawan,  D.  D.  Somali,  T.  A.  Linggan  jaya,  and  A.  Widjaja,  “Deteksi  Buah Menggunakan Supervised Learning dan Ekstraksi Fitur untuk Pemeriksa Harga,” J. Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  541–548,  2020,  doi: 10.28932/jutisi.v6i3.3029.
[5] K.  A.  Baihaqi  and  Y.  Cahyana,  “Application  of  Convolution  Neural  Network Algorithm for Rice Type Detection Using Yolo v3,” Systematics , vol. 3, no. 2, pp. 272– 280, 2021.
[6] S. S. Bhoomika and K. M. Poornima, “Plant Leaf Disease Detection and Classification Using Deep Learning Technique BT  - Intelligent System Design,” 2023, pp. 73–83.
[7] A.  Etienne,  A.  Ahmad,  V.  Aggarwal,  and  D.  Saraswat,  “Deep  learning-based  object detection system for identifying weeds using uas imagery,” Remote Sens. , vol. 13, no. 24, pp. 1–22, 2021, doi: 10.3390/rs13245182.
[8] Z.  Zhou,  “Detection  and  Counting  Method  of  Pigs  Based  on  YOLOV5_Plus:  A Combination  of  YOLOV5  and  Attention  Mechanism,” Math.  Probl.  Eng. ,  vol.  2022, 2022, doi: 10.1155/2022/7078670.
[9] M.  Mira,  I.  Sembiring,  and  H.  D.  Purnomo,  “Implementasi  Transfer  Learning  Pada Algoritma  Convolutional  Neural  Network  untuk  Mengklasifikasikan  Image  Objek Wisata,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  209–216,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1764.
[10]  M.  Dio,  R.  Pratama,  B.  Priyatna,  S.  Shofiah,  and  A.  Lia,  “Deteksi  Objek  Kecelakaan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 452-459 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pada  Kendaraan  Roda  Empat  Menggunakan  Algoritma  YOLOv5  Car  Vehicle Accident Object Detection Using YOLOv5 Algorithm,” vol. 12, no. 2, pp. 15–24, 2022.
[11]  X.  Zhang,  W.  Wang,  Y.  Zhao,  and  H.  Xie,  “An  improved  YOLOv3  model  based  on skipping connections and spatial pyramid pooling,” Syst. Sci. Control Eng. , vol. 9, no. S1, pp. 142–149, 2021, doi: 10.1080/21642583.2020.1824132.
[12]  C.  Dewi,  R.  C.  Chen,  and  S.  K.  Tai,  “Evaluation  of  robust  spatial  pyramid  pooling based  on  convolutional  neural  network  for  traffic  sign  recognition  system,” Electron. , vol. 9, no. 6, 2020, doi: 10.3390/electronics9060889.