Autonomous driving merupakan teknologi perkembangan AI (Artificial Intellignece) yang dilengkapi dengan kamera sensor bernama LiDAR (Light Detection and Ranging). LiDAR merupakan pengambilan objek dari point cloud yang berbentuk 3D (3 Dimensi). Namun, deteksi objek 3D pada autonomous driving masih memiliki kendala seperti akurasi deteksi objek pada pejalan kaki masih kurang dan waktu komputasi yang cukup lama. Complex You Only Look Once version 3 Tiny dan Complex You Only Look Once version 4 Tiny merupakan solusi untuk mengatasi deteksi objek 3D secara akurat dan waktu komputasi yang tidak cukup lama.
Pada Tugas Akhir ini dilakukan metode perubahan pada nilai momentum untuk meningkatkan performa deteksi objek pada autonomous driving. Input data yang digunakan berupa velodyne yang didapatkan dari KITTI (Karlsruhe Institue of Technology and Toyota Technological Institute) Benchmark. Hasil output pada Tugas Akhir ini berupa model yang telah memiliki bounding box di setiap objek dengan hasil akurasi performanya.
Analisis yang dilakukan pada Tugas Akhir ini berfokus pada nilai momentum 0.1, 0.5, 0.9 dan 1.0. Model dengan performa terbaik didapatkan pada Complex-YOLOv4-Tiny dengan nilai momentum 0.1 yang menghasilkan nilai mAP sebesar 75.3%.