roboflow/notebooks

A collection of tutorials on state-of-the-art computer vision models and techniques. Explore everything from foundational architectures like ResNet to cutting-edge models like RF-DETR, YOLO11, SAM 3, and Qwen3-VL.

roboflow/notebooks란 무엇인가?

roboflow/notebooks는 Jupyter 노트북 형태로 성장하는 컴퓨터 비전 튜토리얼 모음을 호스팅하는 GitHub 저장소입니다. 이 튜토리얼은 다양한 비전 작업에 최첨단(SOTA) 모델을 사용하는 방법을 가르칩니다.

무엇을 포함하나요?

저장소에는 현재 61개의 모델 튜토리얼(README 기준)이 나열되어 있습니다. 각 튜토리얼은 특정 모델이나 기술을 시연하는 노트북입니다. 표의 예는 다음과 같습니다:

객체 감지 또는 인스턴스 분할을 위한 YOLO26 미세 조정
Google Gemini 3.5 Flash를 사용한 객체 감지
GLM-OCR을 사용한 OCR(광학 문자 인식)
SAM3를 사용한 이미지 또는 비디오 분할
Qwen2.5-VL 또는 YOLOE를 사용한 제로샷 객체 감지
감지 또는 분할을 위한 RF-DETR 미세 조정
PaliGemma2 또는 Qwen2.5-VL과 같은 모델을 사용한 데이터 추출(예: JSON)

각 노트북 항목에는 다음이 포함됩니다:

GitHub의 노트북 파일 링크
Google Colab, Kaggle 또는 SageMaker Studio Lab에서 직접 열 수 있는 버튼(로컬 설정 없이 실행 가능)
블로그 게시물 및 YouTube 비디오와 같은 보충 자료에 대한 선택적 링크
기본 모델 저장소 또는 연구 논문에 대한 링크(예: GitHub, arXiv)

어떻게 사용하나요?

README의 표를 탐색하고 관심 있는 튜토리얼을 선택한 다음 "open in" 배지 중 하나를 클릭하여 클라우드 환경에서 노트북을 시작할 수 있습니다. 노트북 자체가 데이터 로드, 모델 실행, 사용자 정의 데이터 세트에서 미세 조정 등의 단계를 안내합니다.

누구를 위한 것인가요?

객체 감지 및 분할에서 포즈 추정 및 OCR에 이르기까지 최신 컴퓨터 비전 기술을 배우거나 적용하려는 모든 사람을 대상으로 합니다. 튜토리얼은 Python과 머신 러닝에 대한 어느 정도의 친숙함을 가정하지만 실습적이고 실용적으로 설계되었습니다.

README에는 또 무엇이 있나요?

README는 다른 Roboflow 프로젝트(inference, autodistill, RF-DETR) 및 Roboflow의 소셜 채널(YouTube, 블로그, 포럼 등)에 대한 링크도 포함하지만 핵심 콘텐츠는 노트북 컬렉션 자체입니다.

참고: 이 설명은 제공된 README에만 기반합니다. 외부 기능이나 사실은 추가되지 않았습니다.

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