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補充一下，相比於延世大學的論文。我們的整個分析方式還是略顯粗糙。
所以下一步我們會優化數據採集這塊，加強數據採集的精準度。畢竟用YOLO這種視覺模型還是沒有直接採集輸入數據準。但確實是沒時間了。
本來我們是打算先把訓練出來的模型開源，但是在實際推進的過程中，發現能優化的部分還是非常多的。然後還有兩個指標的訓練還沒有弄完，所以等後面弄得差不多了，集成完了再説。
然後對於我們分析方法有建議的朋友，或者説真的想了解更具體的進度，可以發送郵件給我們。收到肯定會回覆的。[email protected]
這期其實主要是建立一個分析的方法論，其實輔助位這塊相對來説比較簡單，操作的上限和差異值也比較小，但分析方法論我們已經初步建立了，所以下一期可以更加清楚和直白的講述，所以充電了的朋友歡迎在投票部分給出你們想看的部分。
這期有很多素材來自各up主，這裏就不一一at了，非常感謝。本期10分鐘那裏有個timing的素材渲染出問題了，但考慮到更新時間已經拖太久了，我就先傳後面再重新渲染，然後本期有很多圖可能有點糊，也是項目管理有點問題，我們後面再覆盤優化。
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