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本文介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测，包括模型训练、上传到Roboflow、以及使用Inference进行部署。

这篇文章介绍了一家名为Roboflow的公司如何重视并塑造其企业文化，以及这些文化是如何影响团队成员的。

本文介绍了如何使用Roboflow的SAM 2模型进行智能多边形标注，提高数据标注的效率和准确性。

本文介绍了如何使用Roboflow Inference简化计算机视觉模型的部署过程，包括在本地机器上运行人脸识别模型。

本网页介绍了DETR模型，这是一种基于变换器的目标检测模型，无需锚点框或区域提议网络，能够端到端训练，适用于自动驾驶、零售、工业自动化和安全监控等多个领域。

本文介绍了如何使用Roboflow平台对数据集进行图像增强，以提高模型在不同条件下的识别能力。

本教程深入探讨了Meta AI的Segment Anything Model (SAM)，一个用于图像分割的高效模型。

本文介绍了如何使用OpenAI开发的CLIP图像模型构建一个照片记忆应用，该应用可以根据指定的主题对照片进行分组，并生成视频。

本指南详细介绍了如何安装和使用Roboflow CLI工具，包括授权、上传图片、导入数据集以及运行推理等操作。

本教程介绍了如何将图像和视频数据转换成训练有素的计算机视觉模型，并在OAK设备上部署自定义车牌识别模型。

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。

本文介绍了如何使用基于文本的搜索查询来更好地理解数据集，并利用这些查询来优化和理解您的数据集，提高计算机视觉模型的性能。

了解如何使用Roboflow的推理系统在您的硬件上部署和运行模型，支持CPU和GPU设备，适用于各种服务器和嵌入式设备。

本教程介绍了如何使用Python的cv2库来裁剪图像识别模型预测的区域，并通过实例演示了如何裁剪图像中的车牌区域。

本文介绍了如何使用Roboflow和CometML来标注图像数据并训练YOLOv5模型，用于检测校车。

本文介绍了如何使用Roboflow的新功能，包括多模态CLIP嵌入和t-SNE算法，来分析和可视化数据集。

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本文介绍了如何通过Roboflow的REST API获取标注统计信息，包括如何使用API端点、传递参数以及解析返回的数据结构。

本指南将指导您如何使用自定义数据集训练YOLOv8 Oriented Bounding Boxes (OBB)模型，用于更精确地检测图像中的对象。

Roboflow平台的最新更新日志，包括数据上传、模型训练、部署以及社区活动等。

本指南介绍了如何使用Roboflow工作流中的图像分割器(Image Slicer)来提高小物体检测的准确性。

本文介绍了如何将AWS S3与Roboflow结合使用，以存储和跨平台共享图像数据，并自动化地将图像推送到Roboflow项目中。

本文讨论了计算机视觉中，如何通过图像分割技术提高小目标检测的准确性，同时考虑性能的影响。

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。

本文介绍了如何使用Roboflow Workflows构建一个主动学习工作流，以提高计算机视觉模型的性能。

本教程介绍了如何使用Google开发的MobileNetV2模型进行图像分类，并利用迁移学习技术将预训练模型应用到自定义数据集上。

本文介绍了如何利用Roboflow Universe中的预训练模型减少数据标注时间，快速将模型部署到生产环境中。

本文介绍了如何结合使用YOLO-World和主动学习策略来训练一个高效、准确且定制化的目标检测模型。