GOOGLE INCEPTION V3

Google Inception V3 adalah arsitektur jaringan saraf konvolusional (CNN) yang dikembangkan oleh peneliti Google. Ini adalah penerus dari arsitektur Inception asli (InceptionV1) dan InceptionV2 yang diperkenalkan pada tahun 2015.

Inception V3 dirancang untuk menjadi hemat komputasi sambil mempertahankan akurasi tinggi pada tugas klasifikasi gambar. Arsitektur Inception V3 menggunakan serangkaian modul konvolusi, pooling, dan inisiasi untuk mengekstrak fitur dari gambar.

Fitur Utama Inception V3:

• Efisiensi komputasi: Inception V3 menggunakan beberapa teknik untuk mengurangi jumlah parameter dan komputasi yang diperlukan untuk klasifikasi gambar. Ini termasuk penggunaan modul inisiasi yang lebih kecil dan faktorisasi konvolusi 7x7.
• Akurasi tinggi: Inception V3 telah mencapai akurasi lebih dari 78,1% pada kumpulan data ImageNet, yang merupakan tolok ukur standar untuk tugas klasifikasi gambar.
• Ketersediaan: Inception V3 tersedia secara bebas untuk digunakan oleh peneliti dan pengembang melalui TensorFlow dan Keras.

Aplikasi Inception V3:

• Klasifikasi gambar: Inception V3 dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam berbagai kategori, seperti hewan, objek, dan pemandangan.
• Deteksi objek: Inception V3 dapat digunakan untuk mendeteksi objek dalam gambar, seperti mobil, orang, dan wajah.
• Lokalisasi objek: Inception V3 dapat digunakan untuk melokalisasi objek dalam gambar, yaitu untuk menentukan lokasi objek dalam gambar.
• Pencocokan gambar: Inception V3 dapat digunakan untuk mencocokkan gambar satu sama lain, yaitu untuk menentukan apakah dua gambar adalah gambar yang sama atau tidak.

Kesimpulan:

Inception V3 adalah arsitektur CNN yang kuat dan hemat komputasi yang dapat digunakan untuk berbagai tugas penglihatan komputer, termasuk klasifikasi gambar, deteksi objek, lokalisasi objek, dan pencocokan gambar.