Klasifikasi Jenis Alas Kaki dengan Convolutional Neural Networks (CNN)

Pendahuluan

Alas kaki seperti sepatu, sandal, dan boots memiliki berbagai jenis dan gaya yang dapat dikenali dari gambar. Dalam era digital, pengenalan jenis alas kaki menggunakan algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) memberikan solusi modern untuk aplikasi seperti e-commerce, katalog otomatis, atau analisis inventaris. Artikel ini akan membahas cara membangun model CNN di Google Colab untuk mengklasifikasikan jenis alas kaki berdasarkan gambar.

Apa itu Convolutional Neural Networks (CNN)?

CNN adalah salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang dirancang khusus untuk pemrosesan data berbentuk grid, seperti gambar. CNN bekerja dengan mendeteksi fitur penting dalam gambar, seperti tepi, tekstur, atau bentuk, melalui lapisan convolusi dan pooling. Dalam konteks pengenalan alas kaki, CNN memungkinkan model untuk mengenali pola unik dari setiap kategori alas kaki.

Mengapa Menggunakan Google Colab?

Google Colab adalah platform berbasis cloud yang mendukung Python dan GPU, menjadikannya pilihan ideal untuk melatih model CNN tanpa memerlukan perangkat keras lokal yang kuat. Dengan dukungan library populer seperti TensorFlow dan Keras, Google Colab mempermudah implementasi deep learning.

Langkah Implementasi di Google Colab

Berikut adalah langkah-langkah utama untuk membangun model CNN untuk klasifikasi alas kaki:

1. Persiapan Dataset

Dataset alas kaki dapat diperoleh dari sumber terbuka seperti Kaggle atau dibuat secara manual. Dataset ini kemudian dipecah menjadi data latih dan uji.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# Direktori dataset
data_dir = '/content/dataset_footwear/'

# Preprocessing data
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.2)
train_generator = datagen.flow_from_directory(
    data_dir,
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical',
    subset='training')
validation_generator = datagen.flow_from_directory(
    data_dir,
    target_size=(150, 150),
    batch_size=32,
    class_mode='categorical',
    subset='validation')

2. Membangun Arsitektur CNN

Model CNN dirancang untuk mengekstrak fitur dari gambar dan membuat prediksi kategori.

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
    MaxPooling2D(2, 2),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(2, 2),
    Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(2, 2),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(train_generator.num_classes, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

3. Pelatihan Model

Melatih model dengan data latih dan memvalidasinya menggunakan data uji.

history = model.fit(
    train_generator,
    epochs=10,
    validation_data=validation_generator
)

4. Evaluasi dan Visualisasi Hasil

Setelah pelatihan selesai, model dievaluasi dan hasilnya divisualisasikan.

import matplotlib.pyplot as plt

# Visualisasi akurasi dan loss
plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

Analisis dan Kesimpulan

Model CNN yang dibuat dapat mengenali jenis alas kaki dengan akurasi yang tinggi, tergantung pada kualitas dataset dan parameter model. Dengan pengoptimalan lebih lanjut, model ini dapat digunakan dalam aplikasi dunia nyata seperti katalog online atau sistem inventaris otomatis.

Penutup

Implementasi CNN untuk klasifikasi alas kaki membuka peluang besar dalam dunia teknologi dan bisnis. Dengan bantuan Google Colab, proses ini menjadi lebih mudah diakses dan efisien. Artikel ini diharapkan memberikan panduan lengkap dan praktis untuk membangun model CNN untuk klasifikasi gambar.