How would you model this "strand" clustering problem? [P]

YOLO 모델을 활용한 영상의 클러스터링 문제 해결 접근법에 대한 토론.

이 글에서는 YOLO 모델을 통해 비디오 객체 감지를 성공적으로 수행한 후, 감지된 객체를 기준으로 클러스터링 문제에 접근하는 방법을 논의합니다. 사용자는 최대 8개의 그룹으로 나누어야 하는 감지 결과에 대한 정확도를 향상시키고자 하며, 현재 XGBoost 모델을 사용하고 있습니다. Bayesian 오류로 인해 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라고 생각하고 있습니다. 이 주제에 대한 다양한 접근 방식을 제안받고자 합니다.

Discussion on approaches to clustering detected strands using a YOLO model in videos.

This article discusses the approach to solving a clustering problem of detected objects in videos using a YOLO model. The user has successfully detected objects and aims to cluster them into groups based on their separation distance, with a current accuracy of around 70% using an XGBoost model. They believe that Bayesian error indicates room for improvement and are seeking suggestions on how to better predict these strand clusterings. The maximum number of groups is specified as 8.