Unsupervised Specialization of Visual Subclasses Using K-Means in YOLO-Based Detection Pipelines - Moreira, Pedro Henrique Campos; Ferreira, Bianca Panacho; Reis, Marcus Vinicius Diniz dos (Anais do Workshop de Sistemas de Informação (WSIS), 2025)
Este trabalho apresenta um pipeline para enriquecer datasets de detecção de objetos através da rotulagem automática de subclasses visuais. A partir de anotações genéricas, a metodologia utiliza um detector YOLO para extrair instâncias de objetos e, em seguida, aplica processamento de imagem para extrair vetores de cor. O algoritmo não supervisionado K-Means é usado para agrupar estes vetores, definindo novas subclasses de forma autônoma. O modelo YOLOv8n, re-treinado com o dataset refinado, alcançou 94.68% de precisão na tarefa de distinguir equipes esportivas, validando a abordagem como uma solução eficaz para contornar a necessidade de anotação manual.