Fadhilah Syafa Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA - Informatika 2022

Skripsi

Image-to-image translation bertujuan untuk mentransfer citra dari domain asli ke domain target. Image-to-image translation telah menarik perhatian dalam beberapa tahun terakhir karena berbagai aplikasinya di banyak visi komputer dan masalah pemrosesan gambar, seperti sintesis gambar, segmentasi, dan transfer gaya. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan sebuah model terbaik yang dapat mentranslasikan suatu citra sketsa menjadi citra foto dengan menggunakan algoritma cGAN serta mengimplementasikan arsitektur U-Net dan ResNet50 sebagai generator cGAN. Penelitian ini menggunakan 2.400 citra dari Pix2Pix Datasets dengan kategori edges2shoes dataset dan edges2handbags dataset untuk melatih dan validasi model dan menggunakan nilai epoch yang berbeda dari penelitian sebelumnya serta nilai batch size dan learning rate yang bervariasi untuk mencari model yang dapat menghasilkan nilai loss terendah. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa model yang menggunakan arsitektur U-Net sebagai generator cGAN dengan epoch 100, batch size 4, learning rate 2 × 10-4 untuk generator dan 2 × 10-3 untuk diskriminator merupakan model terbaik dengan akurasi yang didapatkan sebesar 87,87% pada pelatihan model. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 105280 2022-09-21 15:35:18 2022-09-23 09:22:51 machine generated