Penerapan Metode Convolutional Neural Network Untuk Mendeteksi Wajah Yang Menggunakan Masker
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Pada tahun 2019 sedang terjadi pandemi virus bernama Coronavirus Disease 2019 (covid-19) yang sedang melanda banyak negara. Covid-19 sendiri berasal dari virus Severe Acute Respiratory Snydrome Coronavirus 2 (SARS-Cov-2) yang dapat menginfeksi sistem pernapasan manusia. Cara efektif untuk mengatasi penyebaran wabah tersebut adalah dengan menggunakan masker dan menaati protokol Kesehatan.Dengan program ini diharapkan mampu mendeteksi wajah yang menggunakan masker atau tidak. Program ini akan mendeteksi wajah secara realtime. Program tersebut nantinya akan berjalan dengan webcam laptop dengan cara mendeteksi wajah apakah menggunakan masker atau tidak. Program ini nantinya akan menggunakan bahasa pemrograman python dengan framework tensorflow yang mengadopsi konsep convolutional neural network. Convolutional Neural Network termasuk salah satu deep learning. Deep Learning merupakan sub-set dari machine learning. Di dunia machine learning akan terdapat dataset untuk program tersebut dapat mempelajari pola gambar. Dataset tersebut nantinya akan diisi oleh gambar wajah yang menggunakan masker dan yang tidak menggunakan masker. Nantinya gambar-gambar tersebut akan dipisah dipisah menjadi beberapa folder.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it