Deskripsi :

Computer Vision dan YOLO: Konsep, Sejarah, Arsitektur, Implementasi, dan Evaluasi membahas perkembangan persepsi visual komputasional dari pemrosesan citra dan rekayasa fitur sampai deep learning, transformer, dan model visual multimodal. Buku ini menempatkan deteksi objek sebagai jembatan antara teori dan aplikasi karena deteksi menggabungkan klasifikasi, lokalisasi, pengukuran kinerja, serta kebutuhan inferensi real-time.

Pembahasan utama menelusuri YOLOv1 sampai YOLO26 dengan penekanan pada perubahan backbone, neck, head, anchor, target assignment, loss, NMS, dan desain NMS-free. Buku ini membandingkan versi secara kritis dan menegaskan bahwa penomoran YOLO berasal dari beberapa garis pengembang. Oleh karena itu, pembaca belajar menilai paper, dokumentasi, benchmark, lisensi, dan kematangan ekosistem secara terpisah.

Bagian implementasi menyajikan contoh Python untuk inferensi, training dataset custom, video tracking, ekspor ONNX, serta integrasi FastAPI. Studi kasus mencakup keselamatan kerja, inspeksi manufaktur, penghitungan produk, pertanian, transportasi, dan kesehatan. Bab akhir membahas deployment, optimasi, MLOps, privasi, robustness, tata kelola, proyek akhir, dan agenda riset setelah 2026.