Skip to main content

roboflow/computer-vision-skills

최근 기록된 소스 활동
SkillsMP 카탈로그 업데이트
수집된 skills
15
GitHub 스타
47
GitHub 포크
11

AI 어시스턴트로 설치

이 프롬프트를 복사해 사용 중인 AI 어시스턴트에 입력하세요.

저장소 README를 불러오는 중…

이 저장소의 skills

분류 대기 중

수집된 skill 15개 중 15개를 표시합니다.

직업 분류
미분류
설명

Use when running a Roboflow Workflow over many images or videos with batch processing — Asset Library jobs (the platform stages workspace images for you) or staged jobs (you stage external local/cloud files with the inference-cli), plus monitoring jobs,…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when uploading images, labeling, organizing datasets, creating Roboflow projects (detection/segmentation/keypoint/classification), tags, splits, versions, or RoboQL search.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Deployment option comparison (serverless, dedicated, self-hosted, batch) and Workflow execution patterns. For raw API URL patterns, auth, and request/response formats, see roboflow-api-reference.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Protocol-level facts for Roboflow REST and Inference APIs — URL patterns, auth, parameters, error codes, and SDK quick-start. For deployment strategy and Workflow execution patterns, see roboflow-inference.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when running a Roboflow Workflow over many images or videos with batch processing — Asset Library jobs (the platform stages workspace images for you) or staged jobs (you stage external local/cloud files with the inference-cli), plus monitoring jobs,…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when connecting cloud storage (AWS S3 / S3-compatible or Google Cloud Storage) to Roboflow to mirror images into a workspace — creating storage credentials, defining datasources (bucket-mirror configs), selecting objects with glob rules, validating…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when uploading locally trained model weights (YOLO, RF-DETR, YOLO-NAS, PaliGemma, Florence-2) to Roboflow — the client-side Python SDK upload flow, safe API key handling, per-family packaging requirements, and verifying the upload.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when uploading images, labeling, organizing datasets, creating Roboflow projects (detection/segmentation/keypoint/classification), tags, splits, versions, or RoboQL search.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Deployment option comparison (serverless, dedicated, self-hosted, batch) and Workflow execution patterns. For raw API URL patterns, auth, and request/response formats, see roboflow-api-reference.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when answering questions about Roboflow plans, credit usage, or cost estimation; directs users to roboflow.com/pricing for current dollar amounts.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when explaining where Roboflow features live in the app.roboflow.com web app, mapping intents like upload, annotate, train, deploy to specific page URLs.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when training Roboflow models, diagnosing why a model underperforms, improving accuracy, or setting up a production feedback loop — covers architecture selection, model IDs, checkpoints, Model Evaluation (confusion matrix, per-class metrics, MCP eval…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Use when searching for or using public datasets/models on Roboflow Universe (universe.roboflow.com), the open repository of 1M+ computer vision datasets and 50K+ pre-trained models.

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Build or improve a Roboflow Workflow using eval-driven search. Prefer this for open-ended business problems where the approach is unclear, or when comparing alternatives. A business goal plus images or video is enough to start; no existing Workflow or Eval is…

원문 언어: 영어

업데이트
직업 분류
미분류
설명

Draw computer vision annotations, labels, and predictions over images and videos using supervision-js in JavaScript/TypeScript or Supervision in Python.

원문 언어: 영어

업데이트
수집된 skill 15개 중 15개를 표시합니다.