arifsoul (arifsoul)
CorelDRAW Linux Python Arduino C/C++ Google Cloud Platform Desktop Programming Google Workspace Machine Learning Artificial Intelligence
Hire Me
Make a Private Project
Invite to Bid
Existing Projects
Make a Private Project
Invite to Bid
Existing Projects
| User Name: | arifsoul |
| Account Type: | Personal Account |
| Date Registered: | 04/02/2022 21:11:40 WIB |
| Last Seen: | 02/06/2026 12:53:24 WIB |
| Provinsi: | DKI Jakarta |
| Kabupaten: | Kota Jakarta Selatan |
| Website: | |
| Online Hours: | 329.60 |
| Projects Won: | 2 |
| Projects Completed: | 2 |
| Completion Rate | 100.00% Excellent |
| Projects Arbitrated: | 0 |
| Arbitration Rate | 0.00% Excellent |
| Current Projects: | 0 |
Ratings & Rankings
As Worker
10.00/10.00
150 Point
#3,215 dari 1,672,594
2 Projects
10.00/10.00
150 Point
#3,215 dari 1,672,594
2 Projects
As Owner
0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Projects
0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Projects
As Seller
0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Sales
0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Sales
As Affiliate
0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Users
0.00/10.00
0 Point
No Ranking
0 Users
Services
No record found.
Products
No record found.
2021: Prototype Pendeteksi objek adalah model kerja dasar berupa kode program berisi langkah-langkah untuk memanfaatkan Tensorflow Object Detection API untuk mendeteksi objek secara real time menggunakan deep learning dengan mengeksekusi tiap sesi program sesuai instruksi yang ada pada Google Colaboratory.
Prototype Pendeteksi objek menggunakan Tensorflow Object Detection API dibuat pada notebook Google Colaboratory dengan memanfaatkan layanan pihak ketiga di luar Google seperti Github untuk repositori dan MakeSense untuk pelabelan gambar. Prototype pendeteksi objek ini merupakan pengembangan dari berbagai kode program open source yang disusun secara sistematis berdasarkan langkah-langkah pelatihan pada Tensorflow Object Detection API serta dengan antarmuka yang dapat membantu pengguna untuk mengetahui berbagai instruksi yang ada.
Prototype pendeteksi objek memiliki tiga tahap yang harus dilakukan, yaitu tahap persiapan, pelatihan (training) dan penerapan (deployment), setiap instruksi yang ada pada tahapan tersebut harus dijalankan secara berurutan dengan "klik" tombol play yang ada pada notebook
Project Ending: Completed Rating:
Auto-rated by system.
Project Ending: Completed Rating:
Terimakasih sudah membantu, pekerjaan nya memuaskan sesuai dengan yang dibutuhkan, semoga kita bisa bekerja sama kembali dilain waktu
MonotechStudio 31/10/2024 11:28:24 WIB Convert YOLO Segmentation Output Into Geo Coordinate
Total Rows: 2 ‐ Showing Page 1 of 1
No record found.
Anda harus login terlebih dahulu untuk melihat data ini.
You must login first to see this data.
Loading ...
