Metode YOLO dapat digunakan untuk melakukan deteksi objek, akan tetapi pada kecepatan deteksi didapatkan hasil yang kurang memuaskanÄesigning female character in video game has been criticized as being sexually objectified and underrepresented in quantity (number of characters and their appearance rate in the game) and in quality (take only secondary role and inferior ability statistics given). YOLO pada penelitian ini mendapatkan hasil yang baik pada klasifikasi, akan tetapi dibutuhkan metode untuk mempercepat inference yang baik juga untuk melakukan deteksi yang lebih cepat. YOLO akurasi klasifikasi sebesar 65%, dan presisi sebesar 98% dengan peforma inference pada YOLO Tiny sebesar 30FPS. Versi YOLO yang digunakan sebanyak tiga versi, yaitu YOLOv3, YOLOv4 dan YOLOv5s, karena tingkat keberhasilan YOLO yang luar biasa. Penelitian ini mendeteksi dan mengklasifikasi citra person dengan menggunakan metode YOLO. Metode yang biasa digunakan adalah memanipulasi memori menggunakan dynamic-link library untuk membuat asisten bidik untuk mendeteksi lawan. Tetapi pemain terutama pemain baru biasanya tidak memiliki reaksi yang cepat dalam mengetahui lawan(person) disekitarnya. Game First-person shooter (FPS) merupakan genre video game yang berpusat pada senjata, umumnya permainan ini membutuhkan akurasi untuk membidik sasaran dengan cepat.
0 Comments
Leave a Reply. |