Seret foto ke sini, tempel dengan Ctrl+V, atau pilih file
JPG, PNG, atau WEBP hingga 15 MB. Deteksi berjalan otomatis setelah foto masuk.
Coba foto dari luar dataset
Foto Wikimedia Commons yang tidak dipakai saat training. Ada yang seharusnya mudah, ada yang sengaja menjebak.
Contoh berhasil dan gagal dari test set
Model dijalankan pada 317 foto test yang tidak pernah dilihat saat training, lalu dibandingkan dengan label dataset.
Kinerja model
Cara membaca alasan model
- Bendera hijau
- Sinyal yang mendukung keputusan model. Juga verdict "Yakin".
- Bendera kuning
- Kondisi yang membuat hasil rawan salah: kurang detail, objek kecil, skor tim lain terlalu dekat, atau warna yang tidak cocok. Juga verdict "Ragu-ragu".
- Bendera merah
- Kesalahan model terhadap label dataset (hanya pada contoh test set).
- Bendera putih
- Informasi netral. Juga verdict "Cukup yakin" dan contoh dengan label dataset yang keliru.
Setiap alasan dihitung dari hal yang bisa diukur: confidence, selisih dengan tim kedua di lokasi yang sama, kemiripan warna livery dengan rata-rata tiap tim di data latih, ukuran mobil, ketajaman, kecerahan, dan posisi di tepi foto.
Batasannya perlu diingat. Model hanya mengenal empat tim, jadi mobil tim lain dipaksa masuk ke salah satunya atau tidak terdeteksi. Peta EigenCAM menunjukkan area yang paling aktif di jaringan, bukan bukti per kelas. Petunjuk warna cocok dengan tim sebenarnya pada 79% mobil di data validasi dan test, jadi warna diperlakukan sebagai bukti pendukung, bukan penentu.