Roboflow是一个致力于数据标注和计算机视觉模型训练的平台。以下是最近更新的一些亮点功能和改进。
扩展了数据上传的选项，现在支持从AWS、Google Cloud和Microsoft Azure等私有存储桶上传数据。此外，还增加了从YouTube视频导入数据的功能，以便用户可以轻松地为数据标注工作获取视频内容。
在RoboflowTrain中，新增了语义分割功能，这使得用户能够训练更加复杂的模型来理解图像中的每个像素。同时，也为Roboflow Train模型提供了语义分割部署的支持，以及对Python包的一系列错误修复和改进。
RoboflowUniverse允许用户从其他项目中克隆图像，以用于自己的项目。还新增了对项目进行收藏的功能，并在Roboflow Universe中增加了工作区个人资料。此外，还发布了多个新教程，涵盖了如何使用计算机视觉控制OBS Studio、在公共网球场使用计算机视觉和Twilio保证场地可用性等主题。
与AWS达成了合作伙伴关系，现在Roboflow可以在AWS Marketplace中找到。还通过Torch-ORT与OpenVINO™集成，加速了PyTorch模型。此外，还与Ultralytics HUB进行了集成，提供了YOLO VISION模型训练的见解。
在过去的一段时间里，庆祝了两名团队成员的一周年纪念日，并欢迎了两名新员工加入团队。国际员工数量增加到了三名，分别来自瑞士、苏格兰和波兰。团队在蒙特雷、拉斯维加斯、旧金山、瑞士和得梅因等地举行了聚会。
开放了新的职位，邀请有志之士加入，共同推动计算机视觉的普及。还进行了用户研究会议，并在Roboflow论坛上开展了24个新的讨论。此外，还发布了15000多个新的Universe项目、16篇新的博客文章和3个新的YouTube视频。
用户研究出版物和项目涵盖了TensorFlow.js、Apple Detection和Counting、YOLOv7模型训练等多个领域。还发布了关于铁路安全系统设计、智能食品库存监控系统、动物道路穿越检测和警报系统等的研究。
// 假设已经有了一个Roboflow项目ID
const roboflow = require('roboflow');
// 初始化Roboflow客户端
const client = new roboflow.Client('your_project_id');
// 加载数据集
const dataset = await client.loadDataset();
// 进行数据标注
dataset.annotate('path/to/your/image.jpg', 'label');