Logo Lanfrica
  • Home
  • Atlas
  • Insights
  • Docs
  • Sign in

© 2026 Lanfrica. All rights reserved. All copyrights of the resources shown on the Lanfrica website belong to the original copyright holders, unless explicitly stated otherwise.

Deep Learning Pada Detektor Jerawat: Model YOLOv5

Domain:

healthcare
Creator:
HenMuhKadDev
Publisher:
iLe
Host:
Jerawat (Acne Vulgaris) merupakan masalah utama yang sulit untuk dihindari pada masyarakat daerah perkotaan, seperti Jakarta dan sekitarnya. Penyebab utama dari jerawat yaitu tingginya polusi udara yang disebabkan oleh hasil pembakaran transportasi dan sektor industri. Sisa pembakaran ini umumnya mengandung PM (Particulate Matter) dengan ukuran yang cukup kecil (PM2.5 dan PM10) yang mampu masuk ke dalam kulit melalui pori-pori dan bereaksi dengan beberapa senyawa diudara sehingga menyebabkan banyak permasalahan kulit lainnya. Penelitian ini berfokus pada pendeteksian jerawat dengan menggunakan model Deep Learning, yaitu YOLOv5. YOLOv5 dilatih dengan menggunakan tiga optimizer berbeda (SGD, Adam, dan AdamW) sebanyak 100 epochs. Setelah dilakukan pelatihan, didapatkan hasil F1-score dengan optimizer SGD sebesar 43%, Adam 39%, dan AdamW sebesar 40%. Pada penelitian ini, optimizer SGD memiliki nilai F1 tertinggi sehingga dijadikan sebagai optimizer teroptimum yang dapat digunakan pada permasalahan di penelitian ini.

Visit

doi.org

Tasks

computer visionimage classification

Languages

PolUbaghara

Similar

Proposed deep learning model.Implementasi Deep Learning pada Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Convolutional Neural NetworkImplementasi Deep Learning Pada Kematangan Buah Pala Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis AndroidPenerapan Deep Learning Pada Jenis Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma Convolutional Neural NetworkKlasifikasi Citra Penyakit pada Daun Jagung Menggunakan Deep Learning dengan Metode Convolution Neural Network (CNN)Fastest Moroccan license plate recognition using a lightweight modified YOLOv5 model

Proposed deep learning model.

Egypt faces extreme traffic congestion in its cities, which results in long travel times, la

Implementasi Deep Learning pada Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Aksara Sunda merupakan salah satu aksara daerah Indonesia khususnya masyarakat Sunda. Seiring dengan

Implementasi Deep Learning Pada Kematangan Buah Pala Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Android

Pala atau juga yang dikenal dengan nama latin Myristica Fragrans, adalah tanaman berupa pohon yang k

Penerapan Deep Learning Pada Jenis Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network

Masalah Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) terutama berkaitan dengan penyakit selalu menjadi isu da

Klasifikasi Citra Penyakit pada Daun Jagung Menggunakan Deep Learning dengan Metode Convolution Neural Network (CNN)

Di kecamatan Gedeg, kabupaten Mojokerto mayoritas masyarakat memiliki mata pencaharian sebagai seora

Fastest Moroccan license plate recognition using a lightweight modified YOLOv5 model

Morocco is witnessing an alarming surge in road accidents. Automatic license plate recognition (ALPR