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本文探讨了如何通过检查数据集的质量来提高计算机视觉模型的性能，包括数据集的平衡性、标注的准确性以及如何使用工具进行质量保证。

本文介绍了一种新的剪切增强方法，它是在Roboflow平台上数据增强选项的一部分。通过对比旧的剪切增强方法，我们探讨了新方法背后的直觉，并通过实验验证了其在提高模型性能方面的有效性。

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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。

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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。

本文介绍了如何使用CVevals工具来评估对象检测和分类模型，通过计算精确度、召回率和F1分数等指标，帮助我们决定模型是否适合投入生产。

本文分享了作者如何利用Roboflow平台开发手势识别模型的全过程，包括项目选择、数据收集、模型训练和测试等关键步骤。

Figma是一种基于浏览器的设计工具，支持实时协作，是Roboflow产品设计的核心工具。本文介绍了Figma的主要功能、操作方法以及如何进行原型设计和评论。

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。

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本文探讨了计算机视觉中的遮挡技术，以及如何利用遮挡数据增强技术来对抗模型过拟合问题。

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