开放了50个开源数据集，并免费提供了计算机视觉基础设施产品，推出了公共计划。现在，宇宙（Universe）拥有超过90,000个数据集，包含6600万张图片，用于构建计算机视觉模型，以及7000多个预训练模型和可用的API，以便在应用程序中使用。到目前为止，公开可用的预训练模型已经支持了超过140万个推理，使AI/ML对开发者更加易于访问。真实世界的数据集可以帮助构建真实世界的解决方案，而Roboflow宇宙的目标是使任何人都能轻松构建计算机视觉应用。
跨行业的标记和注释数据集现已可用。大规模的数据集通常由世界上最大的公司（如Meta、Google、Tesla等）拥有，但这些数据并不对计算机视觉社区开放。Roboflow的目标是通过开源贡献使这些数据对每个人开放，帮助减少寻找和标记数据所花费的时间。计算机视觉研究社区正在使用开源数据集证明新的计算机视觉用例。一些例子包括：研究论文（额外的数据集和农业中的计算机视觉）、研究论文（额外的数据集和制造业中的计算机视觉）、研究论文（额外的数据集和自动驾驶车辆中的计算机视觉）。
预训练模型和简化的部署选项。宇宙从数据集开始，并在Roboflow推出一键式自动机器学习解决方案Roboflow Train之后，扩展成为最大的预训练模型和API来源，用于目标检测、分割和图像识别。预训练模型已准备好在六种不同的部署方法中使用，从API到边缘设备再到移动设备等。可以使用即插即用的部署选项部署预训练模型，这些选项会随着应用程序推理数量的增加而自动扩展。
在宇宙中，有一个手势控制无人机的数据集和模型，可以自动识别发送给任何直升机照片！尝试一下吧！#GoodBots #ComputerVision #MachineLearning @roboflow。直升机DC的图片和视频数据集用于检测和识别，由直升机DC创建。访问免费的直升机DC图片和视频数据集，用于检测和识别。数据集可供下载。
宇宙中还有牲畜计数的数据集和模型，以及由Riis创建的空中绵羊图片和视频数据集，用于检测和识别。访问免费的空中绵羊图片和视频数据集，用于检测和识别。数据集可供下载。
新功能帮助更快地构建计算机视觉应用。可以立即在浏览器中使用图片、视频或网络摄像头测试预训练模型，以便快速了解模型与数据的表现。测试预训练模型与数据的表现。基于类别的聚合数据集，帮助为类似环境或用例的数据集来源。聚合页面包含数据集和预训练模型的子类别。智能搜索功能，允许搜索与任务相关的特定数据集。详细的自然语言搜索有助于找到特定的数据集。
通过Hosted API、Luxonis OAK、NVIDIA Jetson和Mobile（iOS）立即将预训练模型部署到生产环境。使用Python的Hosted API示例代码：
import requests
url = 'https://api.roboflow.com/models/your-model-id/predict'
headers = {'Authorization': 'Bearer your-api-key'}
data = {'images': ['https://example.com/image1.jpg', 'https://example.com/image2.jpg']}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json())
很高兴通过创建一个开源图片和预训练模型的地方来支持计算机视觉社区的增长。有了数据和将计算机视觉部署到生产的端到端解决方案，迫不及待地想看看接下来会构建什么。立即前往Roboflow Universe，开始构建计算机视觉应用吧！