Roboflow
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2 天有情绪数据
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Roboflow 发布 YOLO26 对象检测模型
Roboflow 推出了新的对象检测模型 YOLO26。该模型专为计算机视觉任务设计，旨在提高深度学习应用的性能。
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新数据集Vines-DB助力AI识别观赏藤本植物种类
研究人员开发了Vines-DB，这是一个包含1200多张七种观赏藤本植物高分辨率RGB图像的新数据集。该数据集在田间条件下收集，包含跨多个生长季节拍摄的图像，并附有详细的实例分割掩码标注。Vines-DB旨在支持精准园艺和城市生态学应用中深度学习模型的进步，例如自动估算树冠覆盖率和物种识别。
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SAM 3：AI之眼 — Nikhila & Pengchuan (Meta Superintelligence)，特邀 Joseph Nelson (Roboflow)
Meta AI 发布了 SAM 3，这是其 Segment Anything 项目的一项重大进展，能够使用自然语言提示在图像和视频中进行概念分割、检测和跟踪。该新模型通过实时识别诸如“黄色校车”等概念的每一个实例，并以惊人的速度，实现了人类水平的详尽性。SAM 3 与 Gemini 等多模态大语言模型集成，可执行复杂的视觉推理任务，并通过在 Roboflow 平台上的应用，已节省了超过 130 年的标注时间。
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Gemma 3n 在开源生态系统中全面可用！
Google DeepMind 已全面发布 Gemma 3n，这是一款专为设备端应用设计的移动优先多模态模型。这种新架构支持图像、音频、视频和文本输入，以及文本输出，并针对效率进行了优化，提供有效参数为 2B 和 4B 的版本，模仿了传统 2B 和 4B 模型的内存占用。Gemma 3n 引入了 MatFormer 等新组件以提高灵活性，以及 Per Layer Embeddings 以提高内存效率，在多语言、数学、编码和推理方面取得…