Roboflow Funktionen
qualität (4)
Qualität des Etikettierers
Wie in 59 Roboflow Bewertungen berichtet. Bietet dem Benutzer eine Metrik zur Bestimmung der Qualität von Datenbeschriftungen, basierend auf Konsistenzbewertungen, Domänenwissen, dynamischer Grundwahrheit und mehr.
Qualität der Aufgaben
Stellt sicher, dass Bezeichnungsaufgaben durch Konsens, Überprüfung, Anomalieerkennung und mehr korrekt sind. Diese Funktion wurde in 59 Roboflow Bewertungen erwähnt.
Datenqualität
Stellt sicher, dass die Daten im Vergleich zum Benchmark von hoher Qualität sind. 59 Rezensenten von Roboflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Human-in-the-Loop
Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten. 60 Rezensenten von Roboflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Automatisierung (2)
Vorbeschriftung durch maschinelles Lernen
Verwendet Modelle, um die richtige Beschriftung für eine bestimmte Eingabe (Bild, Video, Audio, Text usw.) vorherzusagen. 60 Rezensenten von Roboflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Automatisches Routing der Beschriftung
Wie in 59 Roboflow Bewertungen berichtet. Leiten Sie Eingaben automatisch an den optimalen Etikettierer oder Etikettierdienst weiter, basierend auf der prognostizierten Geschwindigkeit und den Kosten.
Bild-Anmerkung (4)
Bild-Segmentierung
Verfügt über die Möglichkeit, imaginäre Rahmen oder Polygone um Objekte oder Pixel in einem Bild zu platzieren. 60 Rezensenten von Roboflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Objekt-Erkennung
hat die Fähigkeit, Objekte in Bildern zu erkennen. 60 Rezensenten von Roboflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Objektverfolgung
Basierend auf 59 Roboflow Bewertungen. Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg
Datentypen
Unterstützt eine Reihe verschiedener Arten von Bildern (Satelliten, Wärmebildkameras usw.) Diese Funktion wurde in 59 Roboflow Bewertungen erwähnt.
Annotation in natürlicher Sprache (3)
Erkennung benannter Entitäten
Wie in 54 Roboflow Bewertungen berichtet. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Entitäten aus Text (z. B. Positionen und Namen) zu extrahieren.
Stimmungserkennung
Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren. 53 Rezensenten von Roboflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Ocr
Basierend auf 53 Roboflow Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen.
Sprachanmerkung (2)
Transkription
Basierend auf 50 Roboflow Bewertungen. Ermöglicht es dem Benutzer, Audio zu transkribieren.
Emotions-Erkennung
Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Emotionen in aufgezeichneten Audioaufnahmen zu kennzeichnen. Diese Funktion wurde in 50 Roboflow Bewertungen erwähnt.
Art der Anerkennung (8)
Emotions-Erkennung
Bietet die Fähigkeit, Emotionen zu erkennen und zu erkennen. Diese Funktion wurde in 76 Roboflow Bewertungen erwähnt.
Objekt-Erkennung
Basierend auf 86 Roboflow Bewertungen. Bietet die Möglichkeit, verschiedene Arten von Objekten in verschiedenen Szenarien und Umgebungen zu erkennen.
Texterkennung
Wie in 78 Roboflow Bewertungen berichtet. Bietet die Möglichkeit, Texte zu erkennen.
Bewegungsanalyse
Basierend auf 76 Roboflow Bewertungen. Verarbeitet Video- oder Bildsequenzen, um Objekte oder Personen zu verfolgen.
Rekonstruktion von Szenen
Bei gegebenen Bildern einer Szene oder eines Videos berechnet die Szenenrekonstruktion ein 3D-Modell einer Szene. 73 Rezensenten von Roboflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Logo-Erkennung
Ermöglicht es Benutzern, Logos in Bildern zu erkennen. 78 Rezensenten von Roboflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Erkennung expliziter Inhalte
Erkennt unangemessenes Material in Bildern. Diese Funktion wurde in 73 Roboflow Bewertungen erwähnt.
Video-Erkennung
Bietet die Möglichkeit, Objekte, Personen usw. in Videomaterial zu erkennen. 76 Rezensenten von Roboflow haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Gesichtserkennung (2)
Gesichtsanalyse
Basierend auf 73 Roboflow Bewertungen. Ermöglichen Sie es Benutzern, Gesichtsattribute zu analysieren, z. B. ob das Gesicht lächelt oder die Augen geöffnet sind.
Vergleich des Gesichts
Wie in 74 Roboflow Bewertungen berichtet. Geben Sie Benutzern die Möglichkeit, verschiedene Gesichter miteinander zu vergleichen.
Kennzeichnung (3)
Modell-Training
Wie in 89 Roboflow Bewertungen berichtet. Ermöglicht es Benutzern, das Modell zu trainieren und Feedback zu den Ausgaben des Modells zu geben.
Begrenzungsrahmen
Ermöglicht es Benutzern, bestimmte Elemente in einem Bild zum Zwecke der Bilderkennung auszuwählen. Diese Funktion wurde in 87 Roboflow Bewertungen erwähnt.
Benutzerdefinierte Bilderkennung
Wie in 90 Roboflow Bewertungen berichtet. Bietet die Möglichkeit, benutzerdefinierte Bilderkennungsmodelle zu erstellen.
Einsatz (1)
Integrationen
Basierend auf 87 Roboflow Bewertungen. Kann gut in andere Software integriert werden.
Modelltraining & -optimierung - Active Learning Tools (5)
Modellieren der Trainingseffizienz
Ermöglicht die intelligente Auswahl von Daten für die Annotation, um die Gesamtschulungszeit und -kosten zu reduzieren.
Automatisiertes erneutes Trainieren von Modellen
Ermöglicht das automatische erneute Training von Modellen mit neu annotierten Daten zur kontinuierlichen Verbesserung.
Implementierung eines aktiven Lernprozesses
Erleichtert die Einrichtung eines aktiven Lernprozesses, der auf bestimmte KI-Projekte zugeschnitten ist.
Erstellung einer iterativen Trainingsschleife
Ermöglicht es Benutzern, eine Feedbackschleife zwischen der Datenannotation und dem Modelltraining einzurichten.
Erkennung von Grenzfällen
Bietet die Möglichkeit, Grenzfälle zu identifizieren und zu beheben, um die Robustheit des Modells zu verbessern.
Datenmanagement & Annotation - Tools für aktives Lernen (5)
Intelligente Daten-Triage
Ermöglicht eine effiziente Sichtung von Trainingsdaten, um zu ermitteln, welche Datenpunkte als nächstes beschriftet werden sollten.
Verbesserung des Datenbeschriftungs-Workflows
Optimiert den Datenkennzeichnungsprozess mit Tools, die auf Effizienz und Genauigkeit ausgelegt sind.
Fehler- und Ausreißeridentifikation
Automatisiert die Erkennung von Anomalien und Ausreißern in den Trainingsdaten zur Korrektur.
Optimierung der Datenauswahl
Bietet Werkzeuge zur Optimierung der Auswahl von Daten für die Beschriftung basierend auf der Modellunsicherheit.
Umsetzbare Erkenntnisse für die Datenqualität
Bietet umsetzbare Einblicke in die Datenqualität und ermöglicht gezielte Verbesserungen bei der Datenkennzeichnung.
Modellleistung und -analyse - Aktive Lernwerkzeuge (5)
Einblicke in die Modellleistung
Liefert detaillierte Einblicke in Faktoren, die sich auf die Modellleistung auswirken, und schlägt Verbesserungen vor.
Kostengünstige Modellverbesserung
Ermöglicht die Modellverbesserung zu den geringstmöglichen Kosten, indem es sich auf die wirkungsvollsten Daten konzentriert.
Edge-Case-Integration
Integriert die Behandlung von Grenzfällen in die Modelltrainingsschleife zur kontinuierlichen Leistungssteigerung.
Feinabstimmung der Modellgenauigkeit
Bietet die Möglichkeit, Modelle für eine höhere Genauigkeit und Spezialisierung für Nischenanwendungsfälle zu optimieren.
Analyse von Beschriftungsausreißern
Bietet erweiterte Tools zur Analyse von Beschriftungsausreißern und -fehlern, um das weitere Modelltraining zu unterstützen.



