注意到计算机视觉教程的受欢迎程度在不断上升。在搜索相关架构时，Roboflow的内容在研究者、开发者以及有志于从事计算机视觉实践的人群中排名靠前，被认为是非常有价值的资源。随着用户数量的增长和请求的性质变化，开始尝试一种新的方法来更系统地指导用户。
2023年1月，Ultralytics发布了YOLOv8，这标志着对象检测领域的新标杆。可以在Roboflow模型目录中了解更多关于YOLOv8的信息，也可以通过“如何在自定义数据集上训练YOLOv8对象检测”教程来深入了解。Roboflow将在模型库中发布教程，介绍新功能等，并在Roboflow YouTube频道上进行讲解。希望这能成为一种更吸引人的方式来提供用户所期望的支持。随着时间的推移，这甚至可能成为一个有价值的增长渠道。
首期视频展示了如何使用PyTorch YOLOv3实现，利用了Ultralytics的实现，但使其更易于使用自己的数据集进行训练。继续鼓励通过Roboflow支持和help@roboflow.ai提供反馈。虽然不指望能够登上趋势页面，但谦逊地请求“点赞并订阅”，以便在过渡期间获得更多的Roboflow计算机视觉视频。
为了更好地满足用户的需求，正在探索一种新的指导方法。最初，能够通过个别反馈来指导用户。但随着用户数量的增长和请求的性质变化，现在是时候尝试一种新的方法了。目标是通过视频教程、模型库更新和YouTube频道，为用户提供更全面的支持。
视频教程将涵盖如何使用PyTorch YOLOv3实现，这是基于Ultralytics的实现，但对其进行了简化，使其更容易使用自己的数据集进行训练。将继续通过Roboflow支持和help@roboflow.ai鼓励用户提供反馈。
虽然不期望能够达到趋势页面，但恳请“点赞并订阅”，以便在过渡期间获得更多的Roboflow计算机视觉视频。相信，通过这些视频，能够为用户提供更直观、更易于理解的支持，帮助他们在计算机视觉领域取得进步。
视频教程将涵盖如何使用PyTorch YOLOv3实现，这是基于Ultralytics的实现，但对其进行了简化，使其更容易使用自己的数据集进行训练。将继续通过Roboflow支持和help@roboflow.ai鼓励用户提供反馈。
视频教程将涵盖如何使用PyTorch YOLOv3实现，这是基于Ultralytics的实现，但对其进行了简化，使其更容易使用自己的数据集进行训练。将继续通过Roboflow支持和help@roboflow.ai鼓励用户提供反馈。