Di era industri yang mengandalkan teknologi real-time seperti pemantauan keamanan, kendaraan otonom, atau kontrol kualitas produksi, kecepatan deteksi objek menjadi faktor krusial.
YOLO (You Only Look Once) dan CNN (Convolutional Neural Network) adalah dua algoritma populer dalam computer vision, tetapi YOLO kerap diunggulkan untuk aplikasi yang memprioritaskan kecepatan.
Perbedaan Arsitektur Kecepatan YOLO
1. Pendekatan Single-Shot Detector (SSD) pada YOLO: Mendeteksi seluruh objek dalam gambar hanya dengan single pass (satu kali proses) melalui jaringan neural.
Sementara itu, CNN tradisional seperti R-CNN atau Faster R-CNN memerlukan dua tahap, yaitu:
- Region Proposal: Mengidentifikasi area potensial yang mengandung objek.
- Klasifikasi: Memverifikasi objek di setiap area tersebut.
Proses dua tahap tersebut memperlambat waktu komputasi, terutama untuk aplikasi real-time.
2. Grid-Based Prediction
YOLO membagi gambar menjadi grid (misalnya 7×7 atau 13×13). Setiap sel grid bertanggung jawab memprediksi koordinat objek, class, dan tingkat kepercayaan.
YOLO membagi gambar menjadi grid (misalnya 7×7 atau 13×13). Setiap sel grid bertanggung jawab memprediksi koordinat objek, class, dan tingkat kepercayaan.
Pendekatan tersebut memungkinkan YOLO menganalisis seluruh gambar sekaligus, berbeda dengan CNN yang fokus pada area tertentu.
3. Minimisasi Operasi Redundan
CNN seringkali melakukan komputasi berulang untuk memindai gambar dengan sliding window. YOLO menghindari hal tersebut dengan memproses seluruh gambar dalam satu jaringan, mengurangi beban komputasi hingga 10x lebih cepat.
CNN seringkali melakukan komputasi berulang untuk memindai gambar dengan sliding window. YOLO menghindari hal tersebut dengan memproses seluruh gambar dalam satu jaringan, mengurangi beban komputasi hingga 10x lebih cepat.
Keunggulan YOLO dalam Aplikasi Industri
- Pemantauan Lalu Lintas dan Keamanan: YOLO mampu menganalisis video real-time dengan kecepatan 30–60 frame per second (FPS), ideal untuk mendeteksi pelanggaran lalu lintas atau pelaku kriminal di area publik.
- Kontrol Kualitas di Pabrik: Di lini produksi, YOLO digunakan untuk mendeteksi cacat produk (seperti goresan atau keretakan) secara instan. Sedangkan CNN cenderung lebih lambat karena memerlukan resolusi gambar tinggi untuk akurasi, sementara YOLO mengoptimalkan kecepatan tanpa mengorbankan presisi.
- Optimasi untuk Perangkat Edge Computing: YOLO diadaptasi untuk perangkat IoT seperti NVIDIA Jetson atau ESP32-CAM melalui teknik Mengurangi ukuran model dari 32-bit ke 8-bit (Quantization) dan menghapus neuron yang tidak relevan dari jaringan (Pruning).
- Hasilnya, YOLO bisa berjalan di drone atau robot dengan sumber daya terbatas.