YOLO pada Computer Vision : YOLO V1 hingga V12

Seiring pesatnya perkembangan teknologi komputer dan kecerdasan buatan, kebutuhan akan sistem pengenalan objek yang cepat dan akurat menjadi semakin penting, terutama untuk aplikasi real-time seperti kendaraan otonom, keamanan cerdas, dan perangkat IoT. YOLO (You Only Look Once) sebagai salah satu algoritma deteksi objek paling revolusioner telah mengalami berbagai transformasi sejak kemunculannya. Dimulai dari YOLO V1 yang memperkenalkan pendekatan end-to-end dalam pendeteksian objek, hingga YOLO V12 yang menawarkan efisiensi tinggi dan kemampuan deteksi real-time pada perangkat edge, setiap versinya membawa inovasi baru dalam arsitektur dan performa. Oleh karena itu, pemahaman mendalam tentang evolusi YOLO sangat penting bagi para pengembang, peneliti, dan praktisi computer vision.

Kelas ini mengajak peserta untuk menelusuri perjalanan panjang dan evolusi YOLO dari versi awal hingga yang paling mutakhir. Materi disusun secara kronologis, dimulai dari Evolusi Awal YOLO (V1-V3) yang meletakkan dasar bagi deteksi objek real-time, dilanjutkan dengan Perkembangan Arsitektur YOLOv4 yang memperkenalkan peningkatan efisiensi dan akurasi. Peserta juga akan mempelajari YOLO oleh Ultralytics (V5 dan V8) yang menjadi standar industri dalam banyak aplikasi praktis. Kemudian, kelas akan mengulas YOLOv6 dan V7 yang membawa pembaruan dalam struktur dan performa, hingga YOLOv9 dan V10 yang menekankan efisiensi untuk Edge AI. Akhirnya, peserta akan memahami bagaimana YOLOv11 dan V12 mengoptimalkan performa perangkat keras untuk deteksi real-time pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Melalui kelas ini, peserta akan mendapatkan pemahaman komprehensif mengenai perkembangan YOLO dan aplikasinya dalam dunia nyata.