Analisis Perbandingan Algoritma CNN danYolov8 dalam Deteksi Landmark Wajah Kucing Otomatis [ ENY, SYJ ]

Abstract

Dalam analisis citra, identifikasi landmark wajah sangat penting untuk
pengenalan ekspresi atau identifikasi individu, baik pada manusia maupun
hewan seperti kucing. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis
dan membandingkan kinerja dua algoritma yang sangat populer di bidang
visi komputer: Convolutional Neural Network (CNN) dan You Only Look
Once versi 8 (YOLOv8). CNN dan YOLOv8 masing-masing berfungsi untuk
mendeteksi landmark wajah kucing. Dataset yang digunakan terdiri dari foto
wajah kucing dengan anotasi titik landmark penting seperti mulut, hidung,
dan mata. Akurasi deteksi, kecepatan inferensi, dan tingkat kesalahan prediksi beberapa metrik yang digunakan untuk menilai kinerja