10.36418/syntax-literate.v7i9.15119
E-ISSN: 2548-1398
Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 09, September 2024

## MODEL KLASIFIKASI LIGHTWEIGHT UNTUK DETEKSI HAMA
PERTANIAN DENGAN EFFICIENT NET, SPINAL NET FC, DAN SHARPNESS- AWARE MINIMIZATION
Naufal Ihsan Pratama 1* , Fityan Azizi 2 , Adila Alfa Krisnadhi 3
1*,2,3 Universitas Indonesia, Indonesia Email: 1* naufal.ihsan11@ui.ac.id, 2 fityan.azizi@ui.ac.id, 3 adila@cs.ui.ac.id

## Abstrak
Petani  Indonesia  menghadapi  tantangan  besar  yang  disebabkan  oleh  hama,  yang menyebabkan  gagal  panen,  busuk  batang,  kerusakan  daun,  dan  busuk  buah. Mengembangkan  model  pendeteksian  hama  yang  lightweight  menjadi  penting untuk  membantu  petani  dalam  peningkatan  program  pengendalian  hama.  Tujuan utama dari model ini adalah untuk mengklasifikasikan hama secara akurat dengan memanfaatkan  kumpulan  data  berskala  besar.  Kumpulan  data  ini  mencakup berbagai  spesies  dengan  beragam  skala,  bentuk,  latar  belakang  kompleks,  dan tingkat  kesamaan  visual  yang  tinggi  di  antara  spesies  serangga.  Penelitian  ini menggunakan  model  klasifikasi  lightweight  berbasis  Efficient  Net.  Model  ini menggabungkan  Spinal  Net  FC  sebagai  classifier  dan  mengadopsi  Sharpness- Aware  Minimization  sebagai  optimizer  untuk  meningkatkan  kinerjanya.  Model yang  dikembangkan  mencapai  akurasi  sebesar  68,2%.  Selain  itu,  dengan mengimplementasikan  metode  yang  diusulkan,  performa  model  mengalami peningkatan yang signifikan, menghasilkan peningkatan akurasi tambahan sebesar 4%.
Kata kunci: Efficient Net; Spinal Net; klasifikasi gambar fine-grained

## Abstract
Indonesian  farmers  face  major  challenges  caused  by  pests,  which  cause  crop failure, stem rot, leaf damage, and pod rot. Developing a lightweight pest detection model is important to assist farmers in improving pest control programs. The main goal of this model is to classify pests accurately by leveraging large-scale data sets. This data set includes a wide range of species with varying scales, shapes, complex backgrounds, and high levels of visual similarity among insect species. This study uses a lightweight classification model based on Efficient Net. This model combines SpinalNet  FC  as  a  classifier  and  adopts  Sharpness-Aware  Minimization  as  an optimizer to improve its performance. The developed model achieves an accuracy
of 68.2%. In addition, by implementing the proposed method, model performance was significantly improved, resulting in an additional 4% increase in accuracy.

## Keywords: Efficient Net; Spinal Net; fine-grained image classification

## Pendahuluan
Indonesia dikenal sebagai negara agraris, di mana mayoritas penduduknya bekerja di bidang pertanian dan memiliki lahan pertanian yang luas serta sumber daya alam yang beragam dan melimpah. Namun, salah satu masalah utama yang dihadapi petani adalah hama.  Hama  merupakan  penyebab  utama  gagal  panen,  menyebabkan  busuk  batang, kerusakan daun, dan busuk buah sebelum masa panen. Oleh karena itu, diperlukan sistem deteksi  dini  hama  tanaman  yang  dapat  membantu  petani  dalam  program  pengendalian hama guna mengurangi masalah yang disebabkan oleh hama. Hal ini menjadikan penting untuk  membangun  model  pendeteksian  hama  yang  lightweight,  efisien,  dan  memiliki kinerja yang baik agar petani dapat menggunakannya dengan mudah.
Klasifikasi  hama  serangga  sulit  dilakukan  karena  adanya  keragaman  spesies, sisik, bentuk, serta latar belakang yang kompleks di lapangan, sehingga seringkali terjadi kesamaan penampilan tinggi di antara spesies serangga. Untuk mengatasi tantangan ini, beberapa penelitian telah dilakukan menggunakan deep learning, seperti Convolutional Neural Network (CNN), MobileNetV2 (Sandler et al., 2018) dan Transformer (Vaswani et al., 2017).
Ung et al. (2022) telah melakukan penelitian terhadap beberapa teknik berbasis CNN  untuk  mengidentifikasi  hama  serangga,  antara  lain  Residual  Attention  Network (RAN),  Feature  Pyramid  Network  (FPN),  Multi-Branch  and  Multi-Scale  Attention Network (MMAL-Net), dan Ensemble Technique (ET). Dengan menggabungkan model- model tersebut, teknik ensemble mampu mencapai akurasi sebesar 74,13% pada dataset IP102.
Peng  et  al.  (2022)  mengusulkan  arsitektur  Transformer  dengan  CNN  sebagai backbone  network  dan  attention-based  classification  head  untuk  pengenalan  hama serangga.  Selain  itu,  juga  menjelajahi  strategi  pelatihan  yang  lebih  efektif,  model  pra- pelatihan,  dan  metode  augmentasi  data  untuk  mencapai  akurasi  klasifikasi  tertinggi. Kinerja  klasifikasi  model  dievaluasi  pada  dataset  IP102  dan  mencapai  akurasi  sebesar 74,89%.
Setiawan et al. (2022) menunjukkan bahwa model yang lebih lightweight seperti Mobile  Net  mampu  menghasilkan  akurasi  yang  menjanjikan  dengan  menggabungkan beberapa  metode  selama  pelatihan.  Dengan  memanfaatkan  augmentasi  CutMix,  sparse regularization, dan learning rate dinamis, Mobile Net V2 unggul dibandingkan dengan model  lain  dengan  parameter  lebih  besar.  Ketika  ketiga  metode  tersebut  digabungkan selama  pelatihan,  akurasinya  mencapai  71,32%,  yang  efisien  karena  menggunakan parameter paling sedikit dibandingkan dengan model lain yang lebih besar.
Dalam penelitian ini, tujuan penulis adalah mengembangkan model deep-learning yang  ringan  untuk  mengklasifikasikan  hama  serangga  dengan  detail  lebih  baik  dan
terintegrasi  dengan  program  pengendalian  hama  terpadu.  Kontribusi  utama  mencakup modifikasi  pada  model  Efficient  Net,  yang  merupakan  model  berbasis  CNN  paling efisien,  dengan  menggunakan  SpinalNet  FC  sebagai  classifier  untuk  mencapai  akurasi yang  lebih  tinggi.  Selain  itu,  penelitian  ini  menerapkan  metode  Sharpness-Aware Minimization  (SAM)  sebagai  optimizer  dalam  model  yang  dikembangkan  untuk meningkatkan generalisasi dengan efisien.

## Metode Penelitian
A. Dataset
Dataset serangga hama IP102 memiliki total 75.222 gambar yang mewakili 102 spesies hama serangga tanaman yang umum dan berbeda (Wu et al., 2019). Contoh dari 12  kelas  spesies  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dalam  dataset  IP102.  Penelitian  ini difokuskan  pada  pelatihan  dan  pengujian  model  menggunakan  dataset  IP102.  Tugas klasifikasi dilakukan dengan memanfaatkan 45.095 gambar untuk data latih, 7508 gambar untuk  data  validasi,  dan  22.619  gambar  untuk  data  uji,  yang  semuanya  diambil  dari pemisahan  data  set  IP102.  Dalam  kumpulan  data  IP102,  terdapat  beberapa  tantangan praktis yang harus diatasi:
1. Ketidakseimbangan  jumlah  sampel  pada  kelas-kelas  tertentu,  di  mana  beberapa kelas memiliki jumlah sampel yang jauh lebih banyak daripada yang lain. Hal ini dapat mempengaruhi kinerja model dan akurasi klasifikasi pada kelas-kelas yang kurang representatif.
2. Perbedaan  kecil  antara  gambar  spesies  serangga  yang  mirip  dan  adanya  banyak gambar  berkualitas  rendah,  seperti  gambar  dengan  tanda  air  atau  gambar  yang buram.  Hal  ini  bisa  menyulitkan  model  dalam  membedakan  spesies  yang  serupa dan mempengaruhi akurasi keseluruhan.
3. Kumpulan data mencakup gambar-gambar dari berbagai tahap siklus hidup hama, termasuk  telur,  larva,  pupa,  dan  hama  dewasa.  Hal  ini  meningkatkan  kesulitan dalam  klasifikasi,  terutama  ketika  mengidentifikasi  hama  pada  tahap  larva  yang sering memiliki perbedaan bentuk yang signifikan dengan tahap dewasa.
Gambar 1. Contoh Gambar dalam Dataset IP102

## B. Arsitektur Model
Untuk  membangun  model  klasifikasi  fine-grained  yang  mudah  digunakan  dan efisien, penelitian ini mengadopsi pendekatan yang menggabungkan model Efficient Net (Tan et  al.,  2019) sebagai  model backbone dengan pemanfaatan SpinalNet  FC sebagai classifier  (Kabir  et  al.,  2022)  untuk  meningkatkan  kinerja  model.  Selain  itu,  pelatihan model  juga  menggunakan  optimizer  SAM  (Bahri  et  al.,  2022)  untuk  mencapai  hasil generalisasi  yang  lebih  baik.  Secara  keseluruhan,  ilustrasi  arsitektur  model  yang diusulkan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Model
1. Image Preprocessing
Dalam  penelitian  ini,  metode  pra-pemrosesan  gambar  digunakan  untuk koreksi data dengan mengurangi distorsi yang tidak diinginkan dan meningkatkan fitur-fitur  penting  pada  gambar  sebelum  dilakukan  proses  lanjutan.  Untuk  tahap pra-pemrosesan  ini,  digunakan  pustaka  TorchVision  (Marcel  et  al.,  2010)  yang menyediakan berbagai teknik, seperti pencerminan horizontal, rotasi, penyesuaian kecerahan, dan penyesuaian ukuran gambar agar berukuran 224x224 sesuai dengan ukuran yang disarankan.
2. Efficient Net
Efficient Net adalah arsitektur CNN dan metode penskalaan yang mengubah ukuran  semua  dimensi  kedalaman,  lebar,  atau  resolusi  secara  seragam menggunakan  koefisien  majemuk.  Pendekatan  penskalaan  ini  didasarkan  pada asumsi bahwa ketika gambar input lebih besar, jaringan memerlukan lebih banyak lapisan  untuk  memperluas  bidang  reseptif  dan  lebih  banyak  saluran  untuk menangkap pola fine-grained pada gambar yang lebih besar.
Dalam  studi  ini,  digunakan  EfficientNetB0  sebagai  backbone  model,  yang terdiri dari 9 layer seperti yang terlihat pada Tabel 1 dan memiliki 5.3M parameter. Model EfficientNetB0 telah dilatih terlebih dahulu pada dataset ImageNet sebagai langkah pra-pelatihan, dan selanjutnya dilakukan transfer knowledge.
Tabel 1

## Layer EfficientB0
Layer Resolusi  # Channels Conv3x3 224x224 32 MBConv1, k3x3 112x112 16 MBConv6, k3x3 112x112 24 MBConv6, k5x5 56x56 40 MBConv6, k3x3 28x28 80 MBConv6, k5x5 14x14 112 MBConv6, k5x5 14x14 192 MBConv6, k3x3 7x7 320 Conv1x1 & Pooling & FC 7x7 1280

## 3. Spinal Net FC
Spinal  Net  didesain  dengan  mensimulasikan  sistem  saraf  chordate,  yang secara  unik  menghubungkan  banyak  titik  data  penginderaan  dan  membuat keputusan lokal. Struktur SpinalNet dibagi menjadi tiga bagian,  yaitu input split, intermediate  split,  dan  output  split,  sebagaimana  ditunjukkan  dalam  Gambar  3. Penelitian yang dilakukan oleh Kabir et al. (2022) mengusulkan Spinal Net sebagai lapisan Fully Connected (FC) pada VGG-5, dan berhasil mencapai kinerja state-of- the-art  (SOTA)  pada  empat  kumpulan  data  MNIST.  Mereka  menggunakan inisialisasi  yang ditransfer dengan lapisan SpinalNet  yang terhubung sepenuhnya untuk  mencapai  kinerja  SOTA  pada  kumpulan  data  STL-10,  Fruits  360,  dan Caltech-101.  Penelitian  ini  akan  menerapkan  pendekatan  serupa  dengan menggunakan Spinal Net FC untuk jaringan Efficient Net.
4. Sharpness Aware Minimization
Penggunaan model dengan jumlah parameter yang sangat besar memberikan hanya sedikit jaminan terhadap kemampuan generalisasi model. Untuk mengatasi hal ini, telah dikembangkan metode optimasi baru yang disebut Sharpness-Aware Minimization  (SAM)  yang  mencari  parameter  di  lingkungan  dengan  loss  rendah yang seragam, formulasi ini dapat mengatasi masalah optimisasi min-maks di mana penurunan gradien dapat dilakukan secara efisien. Penggunaan SAM telah berhasil meningkatkan  kemampuan  generalisasi  model  pada  berbagai  dataset  benchmark dan model, termasuk CIFAR-10, CIFAR-100, dan ImageNet (Bahri et al., 2022). Dalam penelitian ini, SAM digunakan sebagai optimizer untuk model.
Gambar 3. Arsitektur Spinal Net FC
Sumber: (Kabir et al., 2015)
5. Metrik Evaluasi
Model  yang  diusulkan  dievaluasi  menggunakan  beberapa  metrik  yang cocok  untuk  klasifikasi  multi-kelas  dengan  data  IP102  yang  tidak  seimbang. Metrik-metrik  tersebut  meliputi  macro-average  precision  (MPre),  macro-average recall  (MRec),  macro-average  F1  (MF1),  dan  accuracy  (Acc)  (Grandini  et  al., 2020).
Untuk  memperlakukan  kelas  secara  setara,  dilakukan  perhitungan  recall untuk  setiap kategori, kemudian hasilnya dirata-ratakan untuk  mendapatkan nilai MRec, sebagaimana ditunjukkan di bawah ini:
𝑅𝑒𝑐 𝑐 = 𝑇𝑃 𝑐 𝑇𝑃 𝑐 + 𝐹𝑁 𝑐 𝑀𝑅𝑒𝑐 = ∑ 𝑀𝑅𝑒𝑐 𝑐
𝐶 𝑐=1
𝐶
C  mengacu  pada  jumlah  kelas,  dalam  penelitian  ini  yang  dalam  hal  ini pembelajaran berjumlah 102 kelas. Huruf 𝑇𝑃 𝐶 dan 𝐹𝑁 𝐶 mewakili true positive dan false negative dari kelas 𝑐 𝑡ℎ , masing-masing secara aktif. Demikian pula, Prec dan MPre dihitung sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒 𝑐 = 𝑇𝑃 𝑐 𝑇𝑃 𝑐 + 𝐹𝑃 𝑐 𝑀𝑃𝑟𝑒 = ∑ 𝑀𝑃𝑟𝑒 𝑐 𝐶 𝑐=1 𝐶 di  mana 𝐹𝑃 𝐶 adalah  false  positive  dari  kelas 𝑐 𝑡ℎ .  MF1  adalah  rata-rata harmonik dari MRec dan MPre sebagai berikut:
𝑀𝐹1 =  2 𝑀𝑅𝑒𝑐 .𝑀𝑃𝑟𝑒 𝑀𝑅𝑒𝑐 + 𝑀𝑃𝑟𝑒
Acc dihitung dengan nilai positif sebenarnya di antara semua kelas sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐 = 𝑇𝑃
𝑁 di mana N adalah jumlah sampel.

## C. Konfigurasi dan Skenario Pelatihan
Proses  training  pada  penelitian  ini  menggunakan  100  epoch,  batch  size  16, learning  rate  1e-3,  dan  fungsi  loss  cross-entropy.  Proses  pelatihan  menggunakan  GPU Nvidia  1650  dengan  kapasitas  memori  4GB.  Terdapat  tiga  skenario  pelatihan  yang dilakukan.  Pertama,  dilakukan  pelatihan  model  EfficientNetB0  tanpa  menambahkan SpinalNet  FC  dan  tanpa  menggunakan  optimizer  SAM.    Kedua,  dilakukan  pelatihan model  EfficientNetB0  menggunakan  optimizer  SAM,  tetapi  tanpa  menambahkan SpinalNet  FC.  Terakhir,  dilakukan  pelatihan  model  EfficientNetB0  dengan menambahkan  SpinalNet  FC  dan  menggunakan  optimizer  SAM.  Optimizer  dalam skenario  pertama  menggunakan  optimizer  Adam.  Ketiga  skenario  menggunakan  pre- trained model dari ImageNet.

## Hasil dan Pembahasan
Performa model diukur menggunakan metrik akurasi, macro-average F1, macro- average  precision,  dan  macro-average  recall.  Hasil  kinerja  model  pada ketiga  skenario yang  telah  ditentukan  ditampilkan  dalam  Tabel  2.  Model  EfficientNetB0  mencapai akurasi  sebesar  64.74%,  dengan  macro-average  F1  sebesar  56.86%,  macro-average precision sebesar 59.27%, dan macro-average recall sebesar 55.56%.  Selanjutnya, model EfficientNetB0  yang  menggunakan  optimizer  SAM  mencapai  akurasi  sebesar  67.7%, dengan macro-average F1 sebesar 60.1%, macro-average precision sebesar 63.01%, dan macro-average  recall  sebesar  58.46%.    Terakhir,  model  EfficientNetB0  yang ditambahkan  SpinalNet  FC  sebagai  classifier  dan  menggunakan  optimizer  SAM memperoleh  hasil  tertinggi  dengan  akurasi  sebesar  68.22%,  macro-average  F1  sebesar 60.52%,  macro-average  precision  sebesar  63.28%,  dan  macro-average  recall  sebesar 59.19%. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, penggunaan SpinalNet FC sebagai classifier  dan  penggunaan  optimizer  SAM  terbukti  mampu  meningkatkan  performa model EfficientNetB0 secara signifikan dengan meningkatkan akurasi sekitar 4%.
Selanjutnya, Tabel 3 menunjukkan kinerja model dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.  Dalam  perbandingan  ini,  kinerja  model  hanya  dapat  dibandingkan berdasarkan nilai akurasi, karena tidak semua penelitian sebelumnya memberikan hasil kinerja selain akurasi. Hasil yang tercantum dalam Tabel 3 menunjukkan bahwa model yang diusulkan pada penelitian ini tidak menghasilkan kinerja terbaik jika dibandingkan dengan hasil dari ketiga penelitian sebelumnya.

## Tabel 2 Perbandingan Ketiga Skenario
Model Acc MF1 MRec MPre EfficientNetB0 64.74% 56.86% 55.56% 59.27%
EfficientNetB0 + SAM 67.7% 60.1% 58.46% 63.01% EfficientNetB0 + Spinal Net FC + SAM 68.22% 60.52% 59.19% 63.28%
Hasil terdekat dari model yang diusulkan adalah hasil penelitian dari Setiawan et al. (2022), yang memodifikasi model MobileNetV2 dan mencapai nilai akurasi sebesar 71.32%.  Sedangkan,  model  MobileNetV2  tanpa  modifikasi  mencapai  nilai  akurasi sebesar  67.04%.  Hasil  ini  menunjukkan  perbedaan  nilai  yang  signifikan  dibandingkan dengan model EfficientNetB0 pada Tabel 3. Oleh karena itu, model MobileNetV2 dapat dipertimbangkan  untuk  penelitian  selanjutnya  karena  memiliki  jumlah  parameter  yang sama kecilnya dengan EfficientNetB0.

## Tabel 3

## Perbandingan Model Usulan dengan Penelitian Sebelumnya
Model Acc Params Referensi MobileNetV2 67.02% 4.2M (Setiawan et al., 2022) MobileNetV2 + Regularization 71.32% Ensemble CNN 74.13% 25M (Ung et al., 2022) Transformer + CNN 74.89% 28M (Peng et al., 2022)
EfficientNetB0 + Spinal Net FC + SAM  68.22%
5.3M
Gambar 4 menunjukkan hasil misklasifikasi oleh model yang diusulkan, di mana sisi  kiri  adalah  gambar  input  dari  data  uji  yang  salah  diklasifikasikan,  dan  sisi  kanan adalah gambar aktual dari hasil klasifikasi, atau kelas prediksi benchmark. Dua contoh pada  Gambar  4  menunjukkan  kesamaan  objek  antara  kelas  aktual  dan  kelas  prediksi, membuat model sulit untuk mengklasifikasikannya dengan benar. Contoh pada gambar kiri atas merupakan  gambar masukan  yang seharusnya tergolong ke dalam  kelas  Lytta Polita. Namun, model memprediksi gambar tersebut sebagai kelas Xylotrechus. Contoh pada  gambar  di  kanan  atas  adalah  salah  satu  gambar  yang  seharusnya  dari  kelas Xylotrechus.  Dapat  dilihat  bahwa  terdapat  kesamaan  bentuk  objek  antara  kedua  kelas tersebut. Selanjutnya, contoh pada gambar kiri bawah merupakan gambar masukan yang seharusnya tergolong ke dalam kelas Brown Plant Hopper. Model memprediksi gambar tersebut  sebagai  kelas  Cicadellidae.  Contoh  pada  gambar  kanan  bawah  adalah  gambar dari kelas Cicadellidae. Seperti yang dijelaskan sebelumnya, kelas Brown Plant Hopper dan Cicadellidae juga memiliki kesamaan.
Gambar 4. Contoh Gambar yang Salah Klasifikasi

## Kesimpulan
Dalam penelitian ini, model EfficientNetB0 dikembangkan dengan menambahkan SpinalNet FC sebagai classifier dan menggunakan optimizer SAM untuk membangun model klasifikasi fine-grained yang lightweight. Model tersebut kemudian dilatih  dan  diuji  menggunakan  dataset  IP102,  menghasilkan  akurasi  sebesar  68.22%. Penambahan  Spinal  Net  FC  dan  penggunaan  optimizer  SAM  terbukti  meningkatkan kinerja  model  secara  signifikan  dengan  peningkatan  sekitar  4%  dalam  akurasi. Disarankan agar penelitian di masa mendatang mengadopsi model lightweight lainnya, seperti MobileNetV2, untuk mencapai hasil yang lebih baik.

## BIBLIOGRAFI
Bahri,  D.,  Mobahi,  H.,  &  Tay,  Y.  (2022).  Sharpness-aware  minimization  improves language model generalization. In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association  for  Computational  Linguistics  (Volume  1:  Long  Papers,  pp.  7360- 7371). Association for Computational Linguistics.
Grandini, M., Bagli, E., & Visani, G. (2020). Metrics for multi-class classification: An overview.
Kabir, H. M. D., Abdar, M., Khosravi, A., Jalali, S. M. J., Atiya, A. F., Nahavandi, S., & Srinivasan, D. (2022). SpinalNet: Deep neural network with  gradual input. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 1-13.
Marcel, S., & Rodriguez, Y. (2010). Torchvision the machine-vision package of torch. In Proceedings of the 18th ACM International Conference on Multimedia (MM '10, pp. 1485-1488). ACM.
Peng,  Y.,  &  Wang,  Y.  (2022).  CNN  and  transformer  framework  for  insect  pest classification. Ecological Informatics, 72, 101846.
Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen, L.-C. (2018). MobileNetV2:
Inverted residuals and linear bottlenecks. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1801.04381
Setiawan, A., Yudistira, N., & Wihandika, R. C. (2022). Large scale pest classification using efficient convolutional neural network with augmentation and regularizers. Computers and Electronics in Agriculture, 200, 107204.
Tan,  M.,  &  Le,  Q.  (2019).  EfficientNet:  Rethinking  model  scaling  for  convolutional neural networks. In K. Chaudhuri & R. Salakhutdinov (Eds.), Proceedings of the 36th  International  Conference  on  Machine  Learning  (Vol.  97,  pp.  6105-6114). PMLR.
Ung, H. T., Ung, H. Q., Nguyen, T. T., & Nguyen, B. T. (2022). An efficient insect pest classification using multiple convolutional neural network-based models. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In I. Guyon, U. V. Luxburg, S. Bengio, H. Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, & R. Garnett (Eds.), Advances in Neural  Information  Processing  Systems  (Vol.  30,  pp.  5998-6008).  Curran Associates, Inc.
Wu, X., Zhan, C.,  Lai,  Y.-K., Cheng, M.-M.,  &  Yang, J. (2019).  IP102: A large-scale benchmark  dataset  for  insect  pest  recognition.  In  Proceedings  of  the  IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
Copyright holder:
Naufal Ihsan Pratama, Fityan Azizi, Adila Alfa Krisnadhi (2022)
First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: