Proyek ini adalah implementasi model object detection untuk mendeteksi plat nomor kendaraan secara real-time dari gambar. Proyek ini dibangun sebagai bagian dari tugas Ujian Akhir Semester (UAS) Machine Learning, dengan model yang dilatih menggunakan arsitektur YOLO (You Only Look Once).
Deteksi Akurat: Model dilatih pada dataset kustom untuk mengenali plat nomor dengan berbagai kondisi pencahayaan dan sudut.
Konfigurasi Mudah: Menggunakan file data.yaml untuk manajemen dataset yang terstruktur.
Ekstensibel: Kode dan struktur proyek dirancang agar mudah dikembangkan atau dilatih ulang dengan dataset yang berbeda.
Eksperimen di Notebook: Dilengkapi dengan file Jupyter Notebook (.ipynb) untuk analisis dan pengujian model.
Ikuti langkah-langkah berikut untuk menjalankan proyek ini di komputer lokal Anda.
- Persiapan Awal Salin repositori ini ke mesin lokal Anda menggunakan git.
git clone https://github.com/rofusedcryof/Machine-Learning.git cd UAS
- Setup Virtual Environment Sangat disarankan untuk membuat virtual environment agar dependensi proyek tidak tercampur dengan proyek lain.
python -m venv venv .\venv\Scripts\activate
python3 -m venv venv source venv/bin/activate
- Instalasi Dependensi Install semua library yang dibutuhkan menggunakan pip. Anda disarankan untuk membuat file requirements.txt terlebih dahulu.
pip install -r requirements.txt
Contoh requirements.txt:
torch torchvision opencv-python numpy pyyaml matplotlib
- Menjalankan Deteksi Gunakan skrip detect.py untuk melakukan inferensi pada gambar. Pastikan Anda sudah memiliki file bobot model (.pt).
python detect.py --source "path/to/your/image.jpg" --weights "path/to/your/best.pt"
Hasil deteksi akan disimpan secara otomatis di direktori runs/detect/exp.
📁 Struktur Direktori Proyek UAS/ ├── 📄 235314023-235314036.ipynb # Notebook utama untuk eksperimen ├── 📄 data.yaml # Konfigurasi dataset untuk YOLO ├── 📁 labels/ # Anotasi (bounding box) untuk dataset │ ├── 📁 train/ │ └── 📁 val/ ├── 📁 images/ # Gambar asli untuk dataset (jika ada) │ ├── 📁 train/ │ └── 📁 val/ └── 📄 detect.py # Skrip untuk menjalankan deteksi (jika ada)
📄 Lisensi Proyek ini dilisensikan di bawah Lisensi MIT. Lihat file LICENSE untuk informasi lebih lanjut.
🧑💻 Kontak Dibuat oleh Dionysius Diaz Damar Wilansa
Dionysius Diaz Damar Wilansa: