本文对比了Intel Habana Gaudi HPU与NVIDIA GPU在训练YOLOv5模型上的性能和成本效益。

本文介绍了如何使用MQTT协议在物联网设备和制造执行系统（MES）中广播计算机视觉模型的预测结果。

本文介绍了视频帧分析技术，包括帧提取、模型推理以及对象检测和凝视检测的输出结果。

本指南将指导您如何使用Luxonis OAK相机和Raspberry Pi 4来开发和运行强大的计算机视觉模型，并以FIRST Robotics Competition为例进行说明。

本文介绍了如何使用Roboflow Universe和监督工具来对比两个人脸检测模型的性能。

本页面详细介绍了如何使用Roboflow API来验证API密钥，获取工作空间信息，以及如何访问和管理项目和版本。

本文介绍了一个用于工作场所安全监控的硬帽检测数据集，该数据集由东北大学的研究人员收集并开源。数据集包含多种情况下需要佩戴防护硬帽的工人图像，用于评估和比较不同模型的性能。

本文介绍了如何利用深度学习技术，特别是目标检测技术，来解决实际问题，如通过鱼梯的鱼类计数。

本页面介绍了如何使用YOLO-World进行零样本目标检测，包括API调用方式、参数说明以及代码示例。

本文探讨了计算机视觉技术在识别简单物体和复杂现象中的应用，以及在构建模型时考虑数据代表性的重要性。讨论了如何通过包容性技术来减少模型偏见，确保技术进步惠及所有人。

本指南将带你了解如何使用模板匹配技术在计算机视觉应用中识别图像中的对象。

本文探讨了人工智能和计算机视觉技术如何助力汽车制造业的数字化转型，包括缺陷检测、错误防错、OCR和OCV技术的应用，以及如何提升工人效率。

本文介绍了在机器学习中处理不平衡数据类别的五种策略，包括收集更多数据、合成增强、随机抽样、自助法过采样和重新加权。

本文介绍了多边形标注的概念、优势、使用场景以及如何在Roboflow平台上进行多边形标注。

本文介绍了如何使用CVevals工具来优化零样本模型的提示，以提高在特定数据集上的对象检测性能。

本文介绍了内容审核的不同形式，包括人工审核、基于模型的审核和非模型基础的审核，以及如何利用OpenAI的CLIP模型进行内容审核。

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本文介绍了如何使用机器学习模型来检测安全监控录像中的枪支，并探讨了数据集验证、图像预处理和增强、以及不同深度学习框架之间的实验。

本文介绍了如何使用计算机视觉和YOLOv5模型来提高对双栏格式简历的文本提取准确性。

本文探讨了在计算机视觉项目中进行数据切分的最佳实践，以及如何使用Roboflow工具来优化这一过程。

本教程介绍了如何利用Roboflow和Ultralytics YOLOv8将边界框转换为分割掩码，并使用Jupyter笔记本移除图像背景。

本指南介绍了如何使用Roboflow的API端点生成合成图像，以及如何将这些图像直接添加到你的Roboflow项目中。

本指南旨在帮助开发者利用TensorFlow简化机器学习模型的实现，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。

通过Roboflow Universe，您可以克隆超过1亿的开源图像，并将它们添加到您的Roboflow账户中，以快速构建或扩充数据集。

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本文介绍了如何使用多模态模型如Claude和Gemini在Roboflow Workflows中提取图像中的产品标签数据。

本指南介绍了如何使用Roboflow的命令行工具进行模型推理，支持多种设备和架构，包括x86 CPU、ARM设备如树莓派以及NVIDIA GPU。

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本指南介绍了如何使用CLIP等基础视觉模型自动标记图像，并训练一个用于库存管理的分类模型。