Klasifikasi Gambar Kucing dan Anjing

Deskripsi Proyek

Proyek ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi gambar untuk membedakan antara gambar Kucing dan Anjing menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang dibuat dengan TensorFlow dan Keras.

Model dilatih pada dataset yang berisi 25000 gambar (12500 Anjing dan 12500 Kucing) dengan augmentasi data dan menggunakan callback EarlyStopping serta penyesuaian class_weight untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Model kemudian dikonversi ke dalam tiga format:

• SavedModel (untuk TensorFlow Serving)
• TFLite (untuk aplikasi mobile atau embedded)
• TensorFlow.js (untuk aplikasi berbasis web)

Cara Menjalankan

1. Notebook (notebook.ipynb) digunakan untuk training dan konversi model.
2. Model SavedModel bisa digunakan untuk inference menggunakan keras.layers.TFSMLayer.
3. Model TFLite dapat digunakan dalam aplikasi Android atau embedded system.
4. Model TensorFlow.js dapat digunakan pada aplikasi web.

Contoh Inference di Notebook dapat dilihat pada file "Dogs VS Cats Inference.ipynb".