Day3 探討了 AI 食物圖片辨識的「資料來源、收集與應用」,從公開資料集、自建資料,到合成影像的補充,都凸顯了資料工程在專案中的關鍵地位。然而,對於開發者來說,光是處理資料就已經耗費大量時間,更別提後續的標註、模型訓練與部署。
這正是 Roboflow 出現的價值。Roboflow 提供了一個完整的電腦視覺專案工作流程,從資料集管理、標註,到資料增強、模型訓練與 API 部署,皆能透過雲端平台完成,大幅降低開發門檻。
(由 Grok 協助圖片生成。)
Roboflow 是一家專注於電腦視覺(Computer Vision)的軟體即服務(SaaS)平台,旨在讓開發者和企業更容易構建、訓練和部署基於圖片或影片的 AI 模型。它被稱為「給軟體添加視覺層」的工具,幫助用戶將視覺數據轉化為可操作的洞察,廣泛應用於醫療、製造、公眾安全、零售、農業和城市規劃等領域。
對食物圖片辨識來說,Roboflow 的最大價值在於「快速整合資料工程與模型訓練」,特別在簡化數據處理與開源數據集方面,讓開發者更專注在應用場景設計,而不是陷入環境設定與資料處理的細節。
Roboflow Universe 擁有 250,000+ 開源數據集,可作為夜市小吃模型的基礎,節省數據收集時間。
(由 Perplexity 協助圖片生成。)
step 1. 開啟 Roboflow 官方網頁:roboflow.com
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