每个月都会分享产品和公司的更新摘要。如果错过了上个月的Roboflow更新日志，可以在这里找到。
在Roboflow组织和注释方面，更新了注册流程，使得注册和邀请团队成员变得更加容易。还推出了新的项目类型——实例分割。此外，还对图像和使用计数进行了改进。
在Roboflow训练和部署方面，增加了分割作为导出类型，并为企业GPU推理提供了离线支持。还启动了原生OAK部署的私有测试版（联系销售部门加入列表），以及原生iOS和React Native部署的私有测试版（联系销售部门加入列表）。
Roboflow宇宙推出了新的搜索引擎，帮助用户通过主题和元数据进行搜索。公开发布了65k数据集供下载，并改进了推理小部件的错误消息。
公司最近在迈阿密举办了现场活动，并新增了3名团队成员。还开放了几个职位（加入，一起推动计算机视觉的民主化！）。此外，修复了19个错误，Roboflow论坛上有32次讨论，新增了65k个宇宙项目，发布了5篇新博客文章，以及1个新的YouTube视频。
还被OpenCV Weekly、洛杉矶Inoculum、悉尼信息中心、Red Buffer、Sparkfun系列（第一、第二、第三）、AI Express、Vantage等媒体报道或推荐。
以下是一些用户项目的例子，展示了Roboflow在不同领域的应用：
基于信任的强化选择策略，用于物联网设备上的联邦学习
使用计算机视觉技术智能自动化发票解析
基于深度学习和Faster R-CNN的图像基础停车占用检测
使用YOLO进行水果和蔬菜识别
使用自定义数据和yolov5从Colab进行火灾检测
通过AI-区块链集成的坑洼检测框架
使用计算机视觉检测关键足球比赛事件以创建高光时刻
用于图像上的枪支分类的卷积神经网络超参数调整
Roboflow上的注释和数据增强教程
使用YOLOv5进行花卉检测
使用ROS在KUKA iiwa上进行YOLO对象检测以用于拣选和放置任务
使用Deepstream进行PCB缺陷检测
A9数据集：基于多传感器基础设施的移动性研究数据集
使用深度学习检测和识别不同种类的动物图像
基于机器学习和边缘计算的面部口罩检测
使用叶图像和机器学习检测植物疾病
FD-YOLOv5：基于模糊图像增强的鲁棒对象检测模型，用于安全头盔检测
使用深度学习的坑洼检测：实时和AI边缘视角
ArkiCity：使用众包数据分析基于云的图像处理服务的对象检测性能
从无人机捕获的交通图像，用于训练用于交通管理的机器视觉算法
Ping Pong
YOLOX Roboflow 2022
道路成像和坑洼检测的计算机视觉：系统和算法的最新综述
用于检测X射线图像中异常食品项目的两阶段自动标记方法
罗切斯特市