Roboflow Blog

Roboflow의 RF-DETR 모델과 검사 워크플로우는 차량 부품의 페인트 흠집을 감지해 부품별로 결함을 집계하고 합격/불합격 및 수리 경로를 출력한다.

SAM 3과 두 개의 VLM 경로를 결합해 2-of-3 합의로 픽셀 수준 세그멘테이션 마스크를 자동 생성하는 서버리스 파이프라인을 제시한다.

Jetson Orin NX에서 DeepStream과 TensorRT를 사용해 RF‑DETR Nano ONNX를 TensorRT 엔진으로 빌드하고 RTSP 스트림에서 추론해 클래스별 박스 색상을 적용하는 절차가 포함되어 있다.

Roboflow Workflow에서 학습한 두 RF-DETR 모델과 BoT-SORT 추적, 로컬 Python 후처리와 FastAPI를 결합해 어린이 축구 경기의 하이라이트 영상을 자동 생성한다.

Gemini 3.6 Flash는 2026년 7월 21일 공개되었고 동일 작업에서 출력 토큰을 약 17% 줄이면서 이미지·비디오 과제에서 대체로 우수하나 객체 검출 mAP@50 성능은 크게 낮았다.

전체 파이프라인을 프로파일링하여 비용 병목을 파악한 뒤 정확도 목표를 지키는 가장 저비용 대책부터 적용하라고 권고한다.

RF-DETR로 병을 검출해 전면 가시 수를 집계하고 Python 블록으로 부족분을 계산해 Gemini 2.5 Pro가 점검 요약을 생성하는 매대 모니터링 워크플로이다.

Roboflow 학습 모델을 iPhone에서 온디바이스로 실행하고 서버리스 워크플로우로 검증한 뒤 ESP32가 12V 솔레노이드를 제어해 배송 시만 열리는 잠금함을 구현한 튜토리얼이다.

수천 개의 고객 모델을 호스팅하는 비전 추론 환경은 입력 데이터가 크고 레이턴시가 이원화되며 VRAM 제약으로 인해 동기적 API 설계가 시스템 불안정을 초래한다고 분석했다.

모델보다 통합과 데이터 파이프라인의 부족으로 제조 비전 AI 파일럿의 약 77%가 본수행으로 전환되지 못했다.

텍스트 프롬프트로 객체를 지정하면 SAM 3이 프롬프트를 인코딩해 이미지와 매칭하고 픽셀 단위 마스크를 한 번에 반환해 라벨링과 재학습을 건너뛸 수 있다.

SAM 3은 'helmet' 같은 자연어 프롬프트로 제로샷 픽셀 마스크를 반환하여 Roboflow 워크플로에서 별도 학습 없이 건설현장 PPE 검사를 수행할 수 있다.

RF-DETR로 객체를 검출하고 ByteTrack으로 추적한 뒤 라인 카운터로 흐름을 계측하는 Roboflow Workflows 기반 실시간 공정 모니터링 파이프라인 구축 가이드이다

RF-DETR 객체검출 모델을 Roboflow Workflows에 통합하여 스크래치·버블·오렌지필 등 12종의 페인트 결함을 자동으로 위치 검출하고 집계하는 방법을 안내한다.

객체 검출과 OCR을 결합한 Product Recognition AI가 Roboflow Workflows를 통해 영수증 대조와 포장·결제 검증을 자동화한다.

OpenAI가 2026년 7월 9일 GPT-5.6 솔·테라·루나를 공개하고 Roboflow Playground에서 이미지 기반 제로샷 비교와 토큰별 과금 정보를 제공한다.

Roboflow 워크플로우에서 Gemini로 특징을 검출하고 Python으로 중심 간 거리를 측정해 공차(예: 70.0 ±0.5mm)에 따라 합격·불합격을 판정한다.

SAM3를 Roboflow Workflows에 연결해 이미지와 텍스트 프롬프트로 창고 자산의 바운딩박스와 개수를 즉시 반환하는 검색 워크플로를 구축하는 튜토리얼이다.

Roboflow에서 RF-DETR 모델과 Gemini 2.5 Pro를 결합해 베어링 표면 결함을 감지하고 예측 유지보수 워크플로로 전환하는 튜토리얼이다.

단일 카메라 영상에서 피치 보정·RF-DETR 기반 선수 탐지·단안 3D 재구성을 거쳐 30초 이내에 오프사이드 판정을 산출한다.

Roboflow Vision Evals의 67개 프롬프트에서 Claude Sonnet 5는 47개(70%)를 통과하여 Sonnet 4.6과 동률을 기록했고 문서 이해와 객체 계수에서 약점을 드러냈다.

PTZ 카메라와 드론 영상을 MediaMTX로 중계해 2초마다 프레임을 RF-DETR에 전송하고 ByteTrack·PolygonZone으로 침입을 확인해 자동으로 드론을 출동시킨다.

Roboflow의 RF-DETR 모델과 Transmission Detection 데이터셋을 이용해 송전선의 이물질과 케이블 손상을 자동 탐지하고 PASS/FAIL 판정과 JSON 리포트를 생성하는 검사 파이프라인을 구축한다.

텍스트 프롬프트로 SAM 3을 사용해 즉시 객체의 바운딩 박스와 마스크를 얻고 자동 라벨링 후 RF-DETR로 전환해 프로덕션형 모델을 준비한다.