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: Anais do XVI Workshop de Sistemas de InformaçãoDO - 10.5753/wsis.2025.15733, 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.