Regional based Object Detection : RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN

Dalam era digital yang semakin bergantung pada visual data, kemampuan komputer untuk mengenali dan memahami objek dalam gambar atau video menjadi sangat penting. Salah satu pendekatan utama dalam bidang computer visionadalah metode regional-based object detection, yang memungkinkan sistem mendeteksi dan mengklasifikasikan objek pada berbagai posisi dan skala dalam sebuah citra. Dimulai dari RCNN, lalu dikembangkan menjadi Fast RCNN dan kemudian Faster RCNN, pendekatan ini telah mengalami evolusi signifikan berkat kemajuan dalam deep learning. Memahami perkembangan dan mekanisme dari masing-masing metode tersebut menjadi fondasi penting bagi siapa pun yang ingin menguasai teknologi deteksi objek modern.

Kelas ini dirancang untuk memberikan pemahaman menyeluruh tentang pendekatan regional-based object detectionmelalui pembahasan tiga arsitektur utama: RCNN, Fast RCNN, dan Faster RCNN. Materi diawali dengan pengenalan RCNN, termasuk bagaimana sistem ini bekerja menggunakan algoritma selective search untuk menghasilkan region proposal. Selanjutnya, peserta akan mempelajari Fast RCNN, yang mengatasi beberapa kelemahan RCNN melalui integrasi proses dan penggunaan ROI pooling untuk klasifikasi objek. Kelas ini kemudian dilanjutkan dengan pembahasan Faster RCNN, yang memperkenalkan Region Proposal Network (RPN) sebagai solusi terhadap keterbatasan efisiensi, dan menjelaskan bagaimana integrasi RPN ke dalam pipeline deteksi meningkatkan kecepatan serta akurasi secara keseluruhan. Kelas ini sangat cocok bagi peserta yang ingin memahami dasar dan perkembangan sistem deteksi objek berbasis wilayah secara sistematis dan mendalam.