在计算机视觉领域，模型的训练和评估一直是研究者们关注的焦点。随着Roboflow平台的不断发展，不仅能够训练自定义的计算机视觉模型，还能通过其公共数据集库，接触到成千上万的计算机视觉数据集。这些数据集的集合，不仅为研究者提供了丰富的资源，也为模型的泛化能力提供了测试的基准。
正在寻找一位对计算机视觉研究充满热情的实习生，参与撰写介绍Roboflow宇宙数据集的论文。这篇论文将涵盖以下几个部分：
首先，将介绍计算机视觉研究的现状，指出目前虽然存在许多单一数据集的基准测试，但缺乏一个能够测试模型泛化能力的跨领域数据集。将讨论Roboflow宇宙数据集的灵感来源及其重要性。
其次，将回顾相关工作，包括Pascal VOC、ImageNet、COCO等数据集的目标和它们在机器学习实践中的偏差。
接下来，将展示Roboflow宇宙数据集的收集和分发情况。这些数据集已经由成千上万的Roboflow用户进行了标注和整理。将以基准测试的形式发布这些数据集，并将其打包为“工业数据集”、“卫星数据集”等。
此外，将在Roboflow宇宙数据集上对流行的模型架构进行基准测试，并在论文中展示这些测试的结果。实习生将参与自动化计算基准测试的工作，并且不会受到GPU资源的限制。
在论文中，将在正文中包含压缩的测试结果，并在附录中提供更详细的视图。
还将讨论测试结果，并可能对模型架构进行理论推测。然后，将呼吁社区开始使用这个基准测试，并创建新的衍生基准测试。
最后，将回顾数据集贡献，并提供数据集网站和GitHub的链接。
如果对这个实习机会感兴趣，请通过邮件联系，并附上申请。这个实习是有偿的，期待加入。
注：此职位已满。