AI
为什么CV模型真实环境表现不佳？
大多数计算机视觉失败并不神秘。它们的发生是因为现实世界很少像用于训练这些模型的数据集。光线变化。相机老化。人们看起来不同。田野杂乱无章。医院使用不同的机器。
COMPUTER VISION
JOB MARKET
2026，计算机视觉还值得学吗？
在2026年，一个新问题出现了：学习计算机视觉还值得吗，还是它已经被生成式AI、大语言模型和机器人感知等更新的AI趋势所掩盖？
ALGORITHM
经典计算机视觉死亡了吗？
在本文中，我将向你展示最常用的经典计算机视觉方法，给出示例，并向你展示如何使用这些算法以及何时你应该和不应该使用这些算法。
APPLICATION
加速实时视觉应用
本文介绍如何使用Roboflow推理管道和Nvidia Deepstream加速边缘视觉推理。
APPLICATION
基于计算机视觉的自动分拣
使用计算机视觉的自动分拣根据特定特征识别、分类和路由物品或材料，广泛应用于制造业、物流业、农业和回收业等行业，以提高效率、降低劳动力成本并最大限度地减少错误。
APPLICATION
小规模CV任务如何利用基础模型
自2023年以来，人工智能领域将受到来自生成式AI的新成功的冲击，我们将探索是否可以利用这些基础模型来构建数据集、利用新的架构和新的预训练权重，或者从中提取知识。
APPLICATION
卫星图像植被健康分析
本文介绍的使用 Python 进行 NDVI 分析提供了一种通过卫星图像监测植被健康和密度的强大工具。
APPLICATION
基于计算机视觉的无人机定位
假设你有一张航拍图像，但不知道拍摄位置，但知道空间分辨率和方向。计算机视觉如何帮助解决这个问题？