有几个在线演示展示了AI驱动的对象检测。最好的例子之一是TensorFlow对象检测API演示。这个开源演示允许用户上传图像并运行预训练的模型，以检测各种对象，如人，汽车和动物。界面简单，允许用户尝试不同的模型和微调参数以获得更好的性能。另一个出色的演示是Darknet的YOLO (您只看一次) 演示，它为视频流和图像提供了实时对象检测。YOLO以其检测物体的速度和准确性而闻名，广泛用于研究和工业应用。此外，Microsoft的自定义视觉平台提供了一个用户友好的界面，您可以在其中上传图像，训练自定义模型和检测对象。这个演示对于那些需要定制解决方案的人特别有用，因为它允许基于特定数据集训练对象检测模型。Roboflow还提供了一个交互式对象检测演示，用户可以在自己的数据集上快速训练模型并进行部署。这些演示非常适合希望尝试对象检测模型并提高其技能的开发人员。
计算机视觉的实际应用有哪些？
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无服务器应用程序如何管理用户身份验证？
无服务器应用程序通过结合第三方服务和云服务提供商的内置功能来管理用户身份验证。开发者无需构建和维护完整的身份验证系统，而是可以利用诸如 Auth0、Firebase 身份验证或亚马逊 Cognito 等服务。这些服务处理用户注册、登录、密码