机器视觉资讯20240430

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行业资讯

梅卡曼德入选2024福布斯中国人工智能科技企业TOP 50--机器视觉网 2024-04-30 14:10:13

2024-04-30 14:10:13 来源: 中国机器视觉网

福布斯中国长期致力于洞察商业和产业的重大变革。为展示在人工智能领域取得斐然成绩的标杆企业，并分享他们的成功模式和发展路径，福布斯中国推出了“2024福布斯中国人工智能科技企业TOP 50评选”。梅卡曼德凭借在人工智能领域技术、应用、市场等各方面的强大实力及卓越表现成功入选。此次共同入选的还有阿里云、百度智能云、第四范式、科大讯飞等人工智能领域优秀企业。

本次评选前后历时7个月，通过权威专家推荐、大数据库筛选等多渠道收集信息，从全方位、多维度的视角来全面评估企业在人工智能领域的综合实力与表现。企业评选维度包括技术创新能力、市场表现、成果应用与实际影响、投融资状况、可持续发展潜力、团队文化等各方面。

梅卡曼德机器人是全球AI+工业机器人领域技术最

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新一代高性能半导体成像利器，博视像元相机GM21M12X4--机器视觉网 2024-04-30 13:57:04

2024-04-30 13:57:04 来源: 中国机器视觉网

在半导体领域、集成电路研制、生产、应用等各个阶段都要进行反复多次检测来确保产品质量。半导体检测几乎贯穿整个半导体制造过程。按照电子系统故障检测中的“十倍法则”，如果芯片的故障没有在芯片生产时发现， 在电路板(PCB)级发现故障的成本为芯片级的十倍。然而在半导体不同工序如光刻、CMP、OQC，缺陷类别和检测内容各不相同。

在前道针对有图和无图的晶圆缺陷检测，在光学设计和相机的选择中，更多会使用深紫外波段和超高速的TDI 线阵相机作为成像的核心部件，而在宏观缺陷检测以及OQC环节，则首选感光性能强大的高速面阵相机。

针对新一代半导体检测设备对检测精度和高TPT的强烈需求，博视像元Bopixel的高性能和高速且低功耗相机GM21M12X4应运而生。

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奥比中光全新双目系列3D相机，突破户外阳光限制，为智能机器人而生--机器视觉网 2024-04-30 11:50:19

2024-04-30 11:50:19 来源: 中国机器视觉网

4月29日，奥比中光正式发布全新Gemini 330系列双目3D相机，首发产品包括Gemini 335、Gemini 335L两款通用型高性能双目3D相机。新品首次搭载奥比中光为机器人3D视觉设计的新一代深度引擎芯片MX6800，配备高性能主被动融合双目成像系统，能够在户外、室内、夜晚、白昼等不同光照条件以及复杂多变的动态环境中稳定输出高质量深度数据，精准还原场景和物体的3D信息，广泛适用于AMR、巡检机器人、配送机器人、人形机器人、机械臂、无人机、人体重建等机器人和AI视觉应用场景。

Gemini 335L（左）、Gemini 335（右）是奥比中光Gemini 330系列首发产品

无惧强光，室内外全场景适用

Gemini 335、Gem

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思谋入选福布斯中国人工智能科技企业TOP50--机器视觉网 2024-04-30 11:41:59

2024-04-30 11:41:59 来源: 中国机器视觉网

4月28日，福布斯中国发布“2024福布斯中国人工智能科技企业TOP 50”榜单，凭借在智能制造领域的持续突破创新和引领地位，思谋科技成功登榜。

福布斯长期致力于洞察商业和产业的重大变革，相关榜单更是被称为“经济的晴雨表”和“行业的风向标”。此次，福布斯评选围绕人工智能产业的技术发展、应用场景、产业生态和市场规模等多个方面进行了深入的调研与分析，历时7个月，评选出人工智能领域中取得斐然成绩的标杆企业，以此激励创业者与商界精英创造更多商业价值。

作为智能制造领域的持续创新者，思谋凭借领先的技术研发与全球化商业布局，已多次代表中国科创企业荣获国家级、世界级权威点赞。此次登榜，不仅是对思谋近年来在智造领域持续突破的认可，更标志着思谋在人工智能领

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探秘微光成像新利器，高可靠RCMOS相机--机器视觉网 2024-04-30 10:52:34

2024-04-30 10:52:34 来源: 中国机器视觉网

EMCCD通过电子倍增放大功能，可以实现单光子级别的探测，是目前公认较灵敏的相机之一。但由于EMCCD在使用过程中需要进行深度制冷，因此在一些特殊环境（如机载、太空、工业和海洋等）下并不适用。在这种情况下,具有高可靠性的RCMOS就可以作为一种替代EMCCD的方案，特别适合系统集成以及环境较恶劣的工业应用场景。

图1EMCCD内部结构

产品推荐：坚固型CMOS-RCMOS

英国Raptor photonics 新推出了Hawk系列超灵敏坚固型CMOS（RCMOS）相机，该系列涵盖 UV、VIS 和 NIR 波长，可以承受温度、压力、湿度、辐射、冲击和振动极限，旨在支持特殊苛刻环境下微光研究应用。

除了在特殊环境下的运用，RCMOS还具备诸

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具有3D视觉的自动机器人在物流领域的应用--机器视觉网 2024-04-30 14:56:23

具有3D视觉的自动机器人在物流领域的应用

2024-04-30 14:56:23 来源: 中国机器视觉网

智能移动机器人可作为内部物流的得力助手。它们采用的3D相机可感知周围环境，并独立做出决定。

在生产物流领域中具有3D视觉的自动机器人

什么是具备3D视觉的机器人解决方案？

Magazino公司的自动供应链机器人SOTO是工业和生产流程的理想选择。它具备智能技术，可灵活对不断变化的需求做出反应，能够完全取代货物推车或拖拉式车组，也可以与它们进行互动。它带有巧妙的拾放系统，可满足种类日益繁多的产品。该系统可处理位于不同位置和高度的各种小型载荷装置。借助3D相机，SOTO可以感知周围环境，并自动拾取和放置商品。

此类3D视觉机器人应用会面对什么挑战？

该应用的主要挑战是距离要求和物体表面的性质。由于

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医疗器械制造中的协作机器人--机器视觉网 2024-04-30 14:47:37

2024-04-30 14:47:37 来源: 中国机器视觉网

据世界卫生组织统计，目前全球在使用的医疗设备超过200万种，涵盖7000个类别，从生命呼吸机到高度专业化的眼内透镜和医疗植入物，每年为患者安装的心脏起搏器就超过100万个。

为了保护患者的健康，每种医疗设备都必须按照极其精确的规格进行制造；同时，为了保持安全性和有效性，还必须完全符合监管机构要求，不容许任何犯错的余地。

对于这种需要完美一致性的顶尖精确任务，协作机器人无疑是一种经济、高效且可靠的解决方案。我们一起看看它们是怎么参与跨国制药、医疗器械制造商的生产的吧！

医疗设备制造商的协作机器人

协作机器人在医疗设备领域有很多亮眼的杰出案例，其中机器维护、组装和配套是最常用的两种应用场景。

· 机器看护

在制造业中，机器看护是指围绕生产

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珩图科技赋能骨料尺寸3D检测，确保建筑质量和工程安全--机器视觉网 2024-04-30 14:37:29

2024-04-30 14:37:29 来源: 中国机器视觉网

骨料尺寸3D检测

骨料通常指用于混凝土或沥青等复合材料中的填充材料，其在这些材料中起着骨架和支撑的作用，是其主要的结构成分之一。混凝土的强度和耐久性直接受到骨料尺寸的影响，如果没有合适的骨料，水泥和水的搅拌将无法形成坚固的混凝土。因此，合适的骨料能使混凝土具有较高的抗压强度和抗拉强度，同时也能减少混凝土的开裂和变形，提高其耐久性，并确保建筑质量和工程安全。

骨料根据粒径大小可以分为粗骨料（碎石）和细骨料（砂子）。3D检测技术可以帮助确保骨料的粒径大小和形状符合标准要求，从而提高混凝土的均匀性和耐久性。如果骨料存在尺寸偏差较大的情况，可能会影响混凝土的均匀性和强度。

利用3D相机，对骨料样本的尺寸和形状进行抽样检测，有助于确保混凝土的质量和结

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一径科技推出基于高集成化SPAD芯片的激光雷达ZVISION EZ5―新闻频道- 视觉系统设计 2024/4/29 23:57:10

自24年初发布SPAD激光雷达系列的首款产品ZVISION EZ6以来，一径科技喊出的“LiDAR平权，进入千元时代”口号受到了行业的认可，友商也纷纷跟进，推出了各自的超低成本方案。事实上，千元机需求的背后，既是自驾市场对于成本降低的强烈诉求，更是行业和消费者重新认识激光雷达在自驾系统中价值的体现：激光雷达既能提升自驾系统的应用体验，更是整个自驾系统的安全底线。

LiDAR平权是起点，自驾普惠才是我们的终极目标。本次车展，一径科技重磅发布极致性价比的全新产品ZVISION EZ5，以又一力作坚定响应“LiDAR平权”。一径科技认为的极致性价比，性能和价格都不可或缺，其核心不是低廉的价格，而是让客户觉得物超所值，进而让千千万万的购车者能用更低成本享受到更好的高阶智驾的服务，使激光雷达成为自驾方案的标配，实现自驾

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机器视觉系统不稳定性因素分析―技术与应用频道- 视觉系统设计 2024/4/29 23:59:27

1 引言

机器视觉的研究始于20世纪50年代二维图像的模式识别[1]，它起初被设计用来代替人眼从事检测识别的工作，可以大大提高检测的工作效率以及降低人眼疲劳带来的检测结果的不一致性。机器视觉检测发展至今，在许多方面已经发展到可以完成人眼难以完成的工作，如高精度的测量以及对特定产品的高速分级，还有利用红外线、紫外线、X射线等检测技术检测人类视觉无法检测到的事物[2]。但机器视觉系统设计的难点在于如何保证其可靠性与稳定性，无论从光源，相机等硬件上还是从图像处理软件上的设计，对机器视觉的稳定性都有重要影响。

2 机器视觉系统组成

典型的机器视觉系统一般由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。按照视觉系统组成结构主要分为两大类：PC或板卡式机器视觉系统（PC-Based Vision System）

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基于光谱共焦技术的相机模组胶水检测―技术与应用频道- 视觉系统设计 2024/4/29 23:47:41

4月18日，华为未举行发布会就上架售卖华为Pura70系列新机，有行业人士对其摄像提升方向评价“华为 P70 系列和荣耀 Magic6 系列，是两家厂商为了在摄像方面呈现单反级的自然效果，而笃定前行的证明。”

随着终端消费者对手机拍摄功能愈加关注，智能手机的拍摄能力逐渐成为手机的主要卖点和消费者的换机推动力。各大手机厂商致力于为用户打造极致的摄影体验，通过增加摄像头数量等方式来提升拍摄质量，各种摄像头模组创新方案纷纷涌现。

手机摄像头模组是由柔性线路板，摄像传感器/感光器件，红外滤光片，基座，镜头组，基板，音圈马达，印刷电路板等组成。摄像头模组结构非常精细，这么多的电子元器件搭配组合在一块，它们之间需要通过用点胶的方式来组装起来。以达到抗摔、防水、抗震、导热、防尘等防护功能延长摄像头的使用寿命，因此点胶工艺

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Visual Tech Advancements in Life Sciences & Biotech Paving the Way for Longer and Healthier Lives： 2024-04-29T12:45:00-0400

Laura: Olga, we talked a little bit about foundational and purpose-built models: will we ever get our hands around biology or is it just too complicated?

Olga: I think of foundation models as any model that takes in large amounts of more general data that then can be fine-tuned for specific questions, which of course is extremely useful for biology. For exa

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视觉语言模型详解 2024-04-30 17:26

视觉语言模型可以同时从图像和文本中学习，因此可用于视觉问答、图像描述等多种任务。本文，我们将带大家一览视觉语言模型领域: 作个概述、了解其工作原理、搞清楚如何找到真命天“模”、如何对其进行推理以及如何使用最新版的 trl 轻松对其进行微调。

什么是视觉语言模型？

视觉语言模型是可以同时从图像和文本中学习的多模态模型，其属于生成模型，输入为图像和文本，输出为文本。大视觉语言模型具有良好的零样本能力，泛化能力良好，并且可以处理包括文档、网页等在内的多种类型的图像。其拥有广泛的应用，包括基于图像的聊天、根据指令的图像识别、视觉问答、文档理解、图像描述等。一些视觉语言模型还可以捕获图像中的空间信息，当提示要求其检测或分割特定目标时，这些模型可以输出边界框或分割掩模，有些模型还可以定位不同的目标或回答

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Haar Cascade Classifier算法解析（二） 2024-04-30 20:21

一、Haar算法概述以及问题

OpenCV是一个开源的计算机视觉开发库，当年，在OpenCV实现了著名的Haar特征检测算法，从而在计算机视觉领域获得了广泛的关注。Haar级联分类器，由Paul Viola和Michael Jones在2001年的论文中提出，依托该算法分类器，我们可以实现人脸识别、定位。

后来，随着深度学习发展，人脸检测，尤其是复杂的检测任务，依靠深度网络能获得更好的性能。但是，深度网络计算复杂，往往需要更强的硬件支持。而Haar级联分类器，因其相对简单的计算方式，且不受硬件条件限制，能够在如嵌入式设备上进行实时的检测。

在实际使用过程中，Haar级联分类器，往往配合其他算法，进行初步的人脸检测和定位，从而提供一个快速且适用的解决方案。

该算法基于特征模板的滑动来计算图像特征，从而区分

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CCD视觉点胶机的原理 2024-04-30 08:49

CCD视觉点胶机该机器设备选用360℃全景摄影全自动识别系统软件，该机器设备关键反映在识别工作能力强，能迅速融入多种多样繁杂商品，可靠性高;选用進口工业相机镜头照相，清晰度清楚达到八百万;系统软件识别高精度，点胶速度更快，广泛运用于各个领域。商品视角随意放置机器设备全自动找寻途径点胶实际操作，可点、画、S、圆随意图型跑位点胶;可全自动识别欠佳品或不用点胶的商品，另外配置双头工作点胶效率高，速度更快，节约了人力成本;相对性于人力点胶来讲该机器设备关键反映在可在细微空隙开展细微合模力开展点胶完成了人力没法进行的点胶工作。

该机器设备分成2个工序全自动循环系统点胶能够做到24小时连续工作中进一步提高生产率，可采用髙速点胶阀和喷涌点胶阀系统软件，不用高精密夹具商品可放到操作台表面根据视觉识别系统扫描仪捕获自动生成就可

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视觉语言模型详解 2024-04-29 23:56

视觉语言模型详解

视觉语言模型可以同时从图像和文本中学习，因此可用于视觉问答、图像描述等多种任务。本文，我们将带大家一览视觉语言模型领域: 作个概述、了解其工作原理、搞清楚如何找到真命天“模”、如何对其进行推理以及如何使用最新版的 trl 轻松对其进行微调。

什么是视觉语言模型？

视觉语言模型是可以同时从图像和文本中学习的多模态模型，其属于生成模型，输入为图像和文本，输出为文本。大视觉语言模型具有良好的零样本能力，泛化能力良好，并且可以处理包括文档、网页等在内的多种类型的图像。其拥有广泛的应用，包括基于图像的聊天、根据指令的图像识别、视觉问答、文档理解、图像描述等。一些视觉语言模型还可以捕获图像中的空间信息，当提示要求其检测或分割特定目标时，这些模型可以输出边界框或分割掩模，有些模型还可以定位不同的目标或

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牛津大学最新 | 多视角一致性编辑与直接高斯拟合：实现快速高效的3D场景编辑 2024-04-30 16:47

读者理解

本文介绍了一种名为DGE的3D编辑方法。该方法利用图像编辑器获得多视图一致的2D图像编辑结果，然后直接将3D模型拟合到这些编辑后的图像上，从而实现快速有效的3D编辑。主要贡献包括提出多视图一致性编辑，利用注意力机制同时考虑多个视图；加入极线约束，利用3D几何信息指导特征传播；使用高斯溅射表示3D模型，支持高效渲染和梯度计算；允许部分编辑，只修改场景中的特定部分。实验证明，DGE相比基于迭代的3D编辑方法更加高效和忠实于文本指令，能生成高质量的3D编辑效果。

方法

首先，我们将给定的高质量图像编辑器（如 InstructPix2Pix）修改为多视图一致性。我们通过使用一种免训练的方法来做到这一点，该方法集成了来自场景底层 3D 几何体的提示。其次，给定物体的多视图一致编辑图像序列，我们直接有效地优

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3D工业相机机器视觉检测的优缺点 2024-04-30 13:58

工业相机机器视觉检测是一种利用计算机视觉技术，通过工业相机捕捉图像并进行处理和分析，以实现自动化检测的方法。作为一种高效的自动化检测手段它广泛应用于各种工业领域，如制造业、自动化生产线等。工业相机机器视觉检测具有许多优点，如高速高精度、自动化程度高、非接触式检测等，但也存在一些缺点，如成本较高、对环境敏感等。

优点：

1.非接触式检测：

机器视觉检测采用非接触式方式，避免了传统物理检测可能对产品造成的损伤，同时也降低了操作人员的安全风险。

2.高精度和高效率：

机器视觉系统可以精确识别并检测产品中的微小缺陷，其检测精度远高于人眼，且检测速度更快，大大提高了生产效率。

3.适应性强：

机器视觉系统可以适应不同的检测任务和产品变化，只需通过调整算法和参数，就可以适应新的检测需求。

4.可重复性高：

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[分享][每日更新][2024.04.27][CV_arxiv_papers] 2024-04-30 14:16

2024-04-27

An Attention-Based Deep Learning Architecture for Real-Time Monocular Visual Odometry: Applications to GPS-free Drone Navigation

用于实时单目视觉里程计的基于注意力的深度学习架构：在无 GPS 无人机导航中的应用

Olivier Brochu Dufour, Abolfazl Mohebbi, Sofiane Achiche

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CVPR 2024精选1：探索计算机视觉领域的十大前沿突破 2024-04-30 13:48

在CVPR 2024公布的论文中，以下10篇论文因其创新性和实用性受到了特别关注。每篇论文的介绍后面都附有相应的链接，供进一步阅读和研究。

1. 多模态大模型 - GLEE: General Object Foundation Model for Images and Videos at Scale

- 研究团队提出了GLEE模型，旨在统一图像和视频的目标感知任务，支持开放词表检测、分割、跟踪等，并保持SOTA性能。

- [论文链接](General Object Foundation Model for Images and Videos at Scale)

2. 多模态大模型 - RLHF-V: Towards Trustworthy MLLMs via Behavior Align

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[分享][每日更新][2024.04.29][CV_arxiv_papers] 2024-04-30 14:20

Publish Date Title Title_CN Authors PDF Code

2024-04-29 Swin2-MoSE: A New Single Image Super-Resolution Model for Remote Sensing Swin2-MoSE：一种用于遥感的新型单图像超分辨率模型 Leonardo Rossi, Vittorio Bernuzzi, Tomaso Fontanini, Massimo Bertozzi, Andrea Prati http:// arxiv.org/pdf/2404.1892 4v1 null

2024-04-29 IPixMatch: Boost Semi-supervised Semantic Segmentation with Int

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2025年第九届机器视觉与信息技术国际会议(CMVIT 2025) 2024-04-30 10:27

2025年第九届机器视觉与信息技术国际会议(CMVIT 2025)

2025 9th International Conference on Machine Vision and Information Technology (CMVIT 2025)

2025年2月27-3月2日 | 马尔代夫

Machine Vision and Information Technology

2025年第九届机器视觉与信息技术国际会议(CMVIT 2025)由亚太科学与工程研究所(APISE)主办，将于2025年2月27-3月2日在马尔代夫举行。

一年一度的2025年第九届机器视觉与信息技术国际会议是围绕机器视觉和信息技术的研究问题展开讨论。CMVIT 2025会议也是研究人员、实践者、开发人员和用户探索前沿

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2.3、深度学习入门修炼手册：基于卷积神经网络的视觉图像分类实战 2024-04-30 17:20

〇、序言

由于故事中的主角们都在某种程度上陷入了对问题的深度思考中，因而本章的序言便无法去描写他们的故事。因此，让我们直接进入正文，开始实战基于卷积神经网络的视觉图像分类任务吧，从代码实践的角度进一步加深对这一新网络结构的理解，巩固深度学习基础知识。

一、数据集简介

在本章，我们将使用两个数据集，分别是此前已用过的手写数字识别数据集MNIST，以及同样在深度学习入门阶段常用到的CIFAR-10分类数据集。接下来，我们简单介绍一下这一新的图像分类数据集。

1.1 小尺度视觉图像分类数据集——CIFAR-10数据集

CIFAR-10数据集最早使用著名计算机科学家Hinton团队提出的，共包含50000张训练图像和10000张验证集图像，涉及到10种类别——船、飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马，以及卡车。

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静态图像法粒度分析仪的常见问题及解决方法： 2024-04-30 09:30

静态图像法粒度分析仪为溶液中粒度的大小、粒形研究提供了有力的支持，不过在使用它的过程中，由于我们操作不当，又或者样品处理不当的原因，会出现一些比较常见的问题，给我们的分析检测带来了困难，这里胤煌科技来给大家详细解答一下出现相关问题，该如何去解决，具体请接着往下看。

首先我们来看看静态图像法粒度分析仪会出现哪些常见问题?

①仪器运行不太稳定

在使用过程中，可能会出现仪器的运行不稳定或直接停止运行的问题，那么这种可能是出现了供电问题或者内部零部件问题。我们就需要去检查仪器的供电连接情况以确定电源是稳定的，并且检查一下仪器内部的零件是否有损坏。

②仪器故障问题

在操作过程中，仪器很可能会出现电源故障或者是显示屏故障的问题，比如打开了开关，机器不运作或者显示屏黑屏，那么解决方法：可以检查一下电源开关是否正常，

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Lite-Mono: A Lightweight CNN and Transformer Architecture for Self-Supervised MDE： 2024-04-29 20:49

What problem is the paper trying to solve?

The paper is addressing the problem of self-supervised monocular depth estimation. It aims to develop a lightweight CNN and Transformer architecture called Lite-Mono for self-supervised monocular depth estimation without the need for ground-truth depth data for training. The goal is to create an effective self-supe

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Detect and Describe Flowers with Computer Vision and Generative AI： 2024-04-30T06:36:47.000Z

If you've ever been curious about the flowers you come across on your walks, in your garden, or in the wild, this application offers a fun and educational way to explore it further. By following the steps outlined in this blog post, you'll learn how to create your own flower detection and description application, allowing you to identify and learn about vari

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