本文介绍了如何通过有效的数据标注和模型优化来提升机器学习模型的性能，包括使用主动学习、数据分配、图像搜索等工具。

本文探讨了计算机视觉技术如何助力电子商务平台提升用户体验，包括视觉搜索、产品推荐、图像分类和增强现实等应用。

本文探讨了如何通过选择合适的图像预处理、数据增强、模型架构和部署环境来优化深度学习模型的性能。

本文介绍了麦吉尔大学学生Michael Shamash如何利用计算机视觉和人工智能技术，开发了一款名为OnePetri的iOS应用程序，以加速微生物学领域中Petri培养皿的菌落计数工作。

本文介绍了二维码的工作原理、组成部分，并探讨了如何使用计算机视觉技术检测和读取二维码。

这篇文章介绍了一个团队如何通过使用Sidekick、Zoom、Slack等工具以及组织各种团队活动，成功地进行远程工作。

本指南详细介绍了YOLO11模型，包括其功能、性能以及如何在自定义硬件上训练和部署。

Roboflow Inference 是一个开源框架，旨在简化计算机视觉模型的推理过程，并支持多种模型架构。

本文介绍了密集图像描述的概念，以及如何使用微软研究开发的多模态视觉模型Florence-2生成图像区域的详细描述。

本文介绍了如何在Roboflow Universe上成功发布计算机视觉数据集，包括项目命名、类名选择、标注最佳实践、README编写、数据集版本生成、模型训练、项目预览和社交媒体分享等步骤。

本教程将指导你如何使用计算机视觉和语音合成技术来识别图像或视频中的物体及其位置，并构建辅助人们导航环境的工具。

本文探讨了在对象检测中出现的双重检测问题，并介绍了非极大值抑制（NMS）与非极大值合并（NMM）两种处理方法。

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通过REST API管理图像标注任务，包括创建新任务、检索任务数据等。

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参加由Roboflow和Paperspace联合主办的网络研讨会，学习如何使用这些工具构建Detectron2模型。

本文介绍了计算机视觉工程师的职责、所需技能以及在不同行业中的应用。

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本指南将指导您如何使用计算机视觉构建一个实时交通拥堵系统，从单摄像头处理到多摄像头分析，最终实现对纽约市交通摄像头数据流的监控。

通过计算机视觉技术，我们训练了一个模型来识别广告中出现的山露瓶子，以帮助观众参与山露的百万瓶数挑战。