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使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程

提供详尽的计算机视觉教程，包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型，以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。

Roboflow计算机视觉GPT-4 VisionYOLODETRGithub开源项目
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👋 你好

多年来，我们创建了几十个计算机视觉教程。本库包含使用最先进计算机视觉模型和技术的示例和教程。了解从传统的 ResNet，到 YOLO 和像 DETR 这样的物体检测变压器，再到最新的模型如 Grounding DINO、SAM 和 GPT-4 Vision 的全部内容。

好奇想了解更多关于 GPT-4 Vision 的信息吗？查看我们的 GPT-4V 实验 🧪 仓库。

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🚀 模型教程（40个笔记本）

笔记本在colab / kaggle / sagemaker studio lab中打开补充材料仓库 / 论文
使用Grounded SAM 2 自动标注图像Colab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub
使用SAM2分割图像Colab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub
使用SAM2分割视频Colab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub
RT-DETR目标检测Colab KaggleRoboflowGitHub arXiv
微调Florence-2在目标检测数据集上Colab KaggleRoboflow YouTubearXiv
使用Florence-2运行不同视觉任务Colab KaggleRoboflow YouTubearXiv
微调PaliGemma用于目标检测数据集Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLOv10目标检测Colab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub arXiv
YOLO-World零样本目标检测Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLOv9目标检测Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
RTMDet 目标检测Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
Fast Segment Anything 模型 (FastSAM)Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLO-NAS 目标检测Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub
Segment Anything 模型 (SAM)Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
Zero-Shot Object Detection with Grounding DINOColab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
DETR Transformer Object DetectionColab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
DINOv2 Image ClassificationColab KaggleRoboflowGitHub arXiv
YOLOv8 Object DetectionColab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub
YOLOv8 Pose EstimationColab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub
YOLOv8 定向边界框Colab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub
YOLOv8 实例分割Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub
YOLOv8 分类Colab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub
YOLOv7 目标检测Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLOv7 实例分割Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLOv7 目标检测 OpenVINO + TorchORTColab KaggleRoboflowGitHub arXiv
MT-YOLOv6 目标检测Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLOv5 目标检测Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub
YOLOv5 分类Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub
YOLOv5 实例分割Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub
Detectron2 实例分割Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
SegFormer 实例分割Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
视觉 Transformer 分类Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
Scaled-YOLOv4 目标检测Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLOS 目标检测Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLOR 对象检测Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLOX 对象检测Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
Resnet34 fast.ai 分类Colab KaggleRoboflow YouTube
OpenAI Clip 分类Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
YOLOv4-tiny Darknet 对象检测Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
无需标注训练 YOLOv8 分类模型Colab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub

📸 计算机视觉技能（18个笔记本）

笔记本在Colab / Kaggle / SageMaker Studio Lab中打开补充材料仓库 / 论文
如何估算车辆速度Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub
使用YOLOv5 / YOLOv8 / Detectron2 + Supervision检测和统计多边形区域内的物体Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub
使用YOLOv8 + ByteTRACK + Supervision跟踪和统计车辆Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
使用YOLOv5 + ByteTRACK跟踪足球运动员Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
使用Autodistill自动训练YOLOv8模型Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub
图像嵌入分析 - 第1部分Colab Kaggle SageMakerYouTubeGitHub arXiv
利用 Grounding DINO 和 SAM 进行自动数据集标注和评估Colab Kaggle SageMakerRoboflow YouTubeGitHub arXiv
利用 Grounding DINO 进行自动数据集标注和评估Colab Kaggle SageMakerYouTubeGitHub arXiv
Roboflow 视频推断与自定义标注工具Colab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub
DINO-GPT-4V 目标检测Colab KaggleRoboflow
无标注训练分割模型Colab Kaggle SageMakerRoboflowGitHub
DINOv2 图像检索Colab KaggleGitHub arXiv
使用Scikit-learn和Bokeh进行向量分析Colab KaggleRoboflow
RF100目标检测模型基准测试Colab KaggleRoboflow YouTubeGitHub arXiv
用Roboflow创建分割掩码Colab KaggleRoboflow
如何使用PolygonZone和Roboflow监督Colab KaggleRoboflow
使用两个标注图像训练包裹检测器Colab KaggleRoboflowGitHub
CLIP和faiss的图像搜索Colab KaggleRoboflow

🎬 视频

几乎每周我们都会制作教程，为您展示计算机视觉领域中最热门的模型。🔥 订阅，并及时了解我们最新的YouTube视频！

<p align="left"> <a href="https://youtu.be/CilXrt3S-ws" title="如何为您的项目选择最佳计算机视觉模型"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/35dd4d3f/669619ee-303d-4fe4-b995-757b1d8e8573.png" alt="如何为您的项目选择最佳计算机视觉模型" width="300px" align="left" /></a> <a href="https://youtu.be/CilXrt3S-ws" title="如何为您的项目选择最佳计算机视觉模型"><strong>如何为您的项目选择最佳计算机视觉模型</strong></a> <div><strong>创建时间：2023年5月26日</strong> | <strong>更新日期：2023年5月26日</strong></div> <br/> 在这个视频中，我们将深入探讨为您的独特项目选择合适的计算机视觉模型的复杂性。从高质量数据集的重要性到硬件考虑、互操作性、基准测试和许可问题，这个视频涵盖了所有内容... </p> <br/> <p align="left"> <a href="https://youtu.be/oEQYStnF2l8" title="使用SAM和Grounding DINO加速图像标注"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/35dd4d3f/04d8faf3-1705-4b69-ad7b-cb603fc7bf43.png" alt="使用SAM和Grounding DINO加速图像标注" width="300px" align="left" /></a> <a href="https://youtu.be/oEQYStnF2l8" title="使用SAM和Grounding DINO加速图像标注"><strong>使用SAM和Grounding DINO加速图像标注</strong></a> <div><strong>创建时间：2023年4月20日</strong> | <strong>更新日期：2023年4月20日</strong></div> <br/> 探索如何使用Grounding DINO和Segment Anything Model (SAM) 加速您的图像标注过程。了解如何将目标检测数据集转换为实例分割数据集，并看看使用这些模型来自动标注您的数据集的潜力，以便在实时检测器如YOLOv8中使用... </p> <br/> <p align="left"> <a href="https://youtu.be/D-D6ZmadzPE" title="SAM - Meta AI的Segment Anything Model：完整指南"><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/35dd4d3f/b5ef4a92-cd08-4b54-af36-ef347c50937b.png" alt="SAM - Meta AI的Segment Anything Model：完整指南" width="300px" align="left" /></a> <a href="https://youtu.be/D-D6ZmadzPE" title="SAM - Meta AI的Segment Anything Model：完整指南"><strong>SAM - Meta AI的Segment Anything Model：完整指南</strong></a> <div><strong>创建时间：2023年4月11日</strong> | <strong>更新日期：2023年4月11日</strong></div>

<br/> 发现Meta AI的Segment Anything Model (SAM) 的巨大潜力！我们深入研究了SAM，一种高效且可提示的图像分割模型，它已然革命性地改变了计算机视觉任务。SAM在1亿多授权和隐私保护的图像上生成了超过10亿个掩码，其零样本性能通常优于之前的完全监督结果... </p>

💻 本地运行

我们尽量使在Colab和Kaggle中运行Roboflow Notebook变得尽可能简单，但如果您仍希望在本地运行它们，请参阅以下说明。记住不要全局安装您的依赖项，请使用venv。

# 克隆仓库并导航到根目录
git clone git@github.com:roboflow-ai/notebooks.git
cd notebooks

# 设置python环境并激活
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装并运行jupyter notebook
pip install notebook
jupyter notebook

☁️ 在SageMaker Studio Lab中运行

您现在可以在Amazon SageMaker Studio Lab中打开我们的教程 notebook—— 一个免费的机器学习开发环境，提供计算、存储和安全性——所有这些都无需任何费用，让任何人都可以学习和进行ML实验。

稳定扩散图像生成YOLOv5定制数据集训练YOLOv7定制数据集训练
SageMakerSageMakerSageMaker

🐞 错误与🦸贡献

计算机视觉发展迅速！ 有时我们的notebook会稍微滞后于不断推进的库。如果您发现任何notebook无法正常工作，请创建错误报告 让我们知道。

如果您有新的教程想法，可以创建功能请求。我们不断寻找新的想法。如果您觉得自己有能力并想自己创建一个教程，请查看我们的贡献指南。在那里您可以找到所有必要的信息。

我们随时为您服务，因此请不要犹豫，联系我们。

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