Roboflow推理小部件是一个创新的功能，它允许开发者通过拖放他们期望模型在野外检测到的图片来测试训练过的模型。这个操作会触发模型的推理API，该API随后会在模型训练时识别的对象上生成彩色编码的边界框，以及每个预测的标签和置信度。此外，该功能还会产生API提供的JSON输出。
本月，将推理小部件引入到核心应用中，使得在Roboflow上测试模型变得更加简单！
可以在项目的版本标签页上测试模型的每个版本，通过选择设备上的文件或将图片拖放到屏幕上。为了使测试更加方便，可以在项目的任何地方拖放图片来测试模型的最新版本。
为了使测试更加易于访问，可以在项目内任意位置拖放图片以测试模型的最新版本。
推理小部件只是测试模型的众多方法之一。其他测试功能包括：
如果想开源一个测试过的模型，非常乐意查看！请在上分享它，或者在上开源它。
通过Roboflow推理小部件，开发者可以轻松地对训练好的模型进行测试，确保其在实际应用中的表现。这个工具不仅提高了测试的便捷性，还通过彩色编码的边界框、标签和置信度提供了直观的反馈，帮助开发者更好地理解和优化他们的模型。此外，JSON输出的提供也为进一步的数据分析和模型改进提供了便利。
除了推理小部件，Roboflow还提供了多种其他测试模型性能的方法，包括使用curl命令、示例代码片段、示例Web应用程序、网络摄像头以及部署到NVIDIA Jetson和Luxonis OAK等。这些方法为开发者提供了灵活的选择，以适应不同的测试需求和场景。
Roboflow的社区也非常活跃，开发者可以在论坛上分享他们的模型和测试结果，或者在Roboflow Universe上开源他们的模型，以获得更广泛的反馈和建议。这种开放和协作的氛围有助于推动AI和机器学习领域的发展，同时也为开发者提供了宝贵的学习和成长机会。