Pengenalan Spesies Ikan dengan Faster R-CNN Inception-v2 menggunakan QUT FISH Dataset - Adiwinata, Yonatan; Sasaoka, Akane; Agung Bayupati, I Putu; Sudana, Oka (Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi; Vol 11 No 3 (2020): Vol. 11, No. 03 December 2020, 2020)
Budidaya spesies ikan memiliki peranan penting dalam keseimbangan ekosistem alam. Adanya teknologi efisien dalam mengenali jenis ikan dapat membantu proses pembubidayaan ikan. Penelitian terbaru terkait adalah klasifikasi spesies ikan menggunakan metode Deep Learning. Metode Deep Learning yang digunakan adalah Convolutional Layer atau Convolutional Neural Network (CNN). Dataset ikan yang digunakan pada penelitian ini adalah QUT FISH. Penelitian ini menggunakan Metode Faster R-CNN dengan arsitektur Inception-V2. Faster R-CNN mampu mendapat FAR 10%. FRR dari Faster R-CNN juga mencapai 9,6%. Nilai FAR dan FRR dari Faster R-CNN tersebut lebih rendah dibandingkan CNN VGG-16. Akurasi dari Faster R-CNN mencapai 80,4%, jauh berada di atas akurasi dari Metode Convolutional Layers Custom yang akurasinya 46,02% dan SE+BCNN yang akurasinya 71,80%.