Roboflow Bewertungen & Produktdetails

Einfache Benutzeroberfläche, großartige kostenlose Datensätze, lädt schnell. Ziemlich erschwinglich. Der Kundensupport ist schlecht, ich habe keine Antwort erhalten, als ich versucht habe, auf Enterprise zu upgraden - das die meisten der benötigten Funktionen für Teams bietet. Ich benutze es seit über einem Monat. Die automatische KI-Kennzeichnung funktioniert gut, was wohl der Hauptverkaufsargument ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der RAM-Verbrauch ist hoch, wir haben 20.000 Bilder zum Labeln geladen und es benötigt 2 GB. Nur ein Tab ihrer Seite. Es sieht so aus, als würden sie alle Bilder im Frontend vorladen.

Es gibt keine Möglichkeit zu sehen, was andere Labeler gelabelt haben. Zweimal um ein Upgrade auf Enterprise gebeten, aber im Laufe der Zeit keine Antwort erhalten.

Bei der Objekterkennung ist es viel zu einfach, den Klassennamen falsch zu schreiben und versehentlich eine neue Klasse zu erstellen. Es muss eine Möglichkeit zur Validierung geben oder ein Modal, das dem Benutzer mitteilt, dass er eine neue Klasse erstellt. Das passiert während des Labelns. Z.B. der Klassenname ist ar_5, ich habe ar 5 getippt und versehentlich Enter gedrückt - fertig, das Objekt hat eine neue Klasse. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Roboflow zeichnet sich als führende End-to-End-Computer-Vision-Plattform aus, indem es den oft fragmentierten Prozess der Objekterkennung und Instanzsegmentierung in einen kohärenten, einheitlichen Workflow integriert. Einer der bemerkenswertesten Vorteile ist die Annotationserfahrung, insbesondere das "Smart Polygon"-Feature, das vom Segment Anything Model (SAM) unterstützt wird. Dieses Tool verwandelt das normalerweise mühsame, pixelgenaue Klicken, das für Segmentierungsmasken erforderlich ist, in eine schnelle Ein-Klick-Operation. Zusätzlich zu diesem Komfort bietet die Plattform erheblichen strategischen Wert durch ihre leistungsstarken Vorverarbeitungs- und Augmentierungstools, die es Ihnen ermöglichen, Ihren Datensatz zu erweitern und die Modellrobustheit zu verbessern, indem Bedingungen wie Rauschen oder Rotation simuliert werden – ohne dass neue Bilder gesammelt werden müssen. In Kombination mit "Label Assist" für automatisierte Vorbeschriftung und der Fähigkeit, Datensätze in mehr als 30 weit verbreiteten Formaten (einschließlich YOLO, COCO und TFRecord) zu exportieren, beseitigt Roboflow effektiv die technischen Barrieren zwischen Datenvorbereitung und Training. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihre Bemühungen darauf zu konzentrieren, die Modellleistung zu verfeinern, anstatt sich mit Dateikonvertierungen zu beschäftigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Roboflow frustrierend finde, ist, dass seine KI-Funktionen eher wie Assistenten agieren als wie vollständig autonome Agenten, insbesondere in Bezug auf die anspruchsvollen Aufgaben der Annotation und Qualitätssicherung (QA). Wenn ich ein Datenset hochlade, erwarte ich, dass die KI die Bildbeschriftung von Anfang bis Ende übernimmt. Allerdings muss ich immer noch jedes Bild selbst durchgehen, um Labels anzuwenden oder zu bestätigen, was den Prozess unnötig manuell erscheinen lässt. Dieses Problem wird bei der Instanzsegmentierung noch deutlicher, wo präzise Polygonannotationen unerlässlich sind. Die Plattform bietet keine automatisierte QA-Schicht, um die Genauigkeit dieser Annotationen zu gewährleisten, sodass ich die Verantwortung habe, jede Maske auf Korrektheit zu überprüfen. Ich wünschte, es gäbe einen KI-„Supervisor“, der automatisch die Qualität und Konsistenz der Daten validiert, anstatt die gesamte Überprüfungsarbeit mir zu überlassen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Roboflow am besten gefällt, ist, wie nahtlos es jeden Schritt der Datensatzvorbereitung bewältigt – vom Hochladen und Annotieren von Bildern bis hin zur Vorverarbeitung, Augmentierung und dem Export für das Training. Die Plattform ist äußerst benutzerfreundlich und spart eine unglaubliche Menge an Zeit bei der Arbeit mit großen Datensätzen. Die automatisierten Funktionen, die Versionskontrolle und die YOLO-Exportoptionen machten es einfach, unseren BharatPotHole-Datensatz mit über 7.000 Frames effizient zu verwalten. Für unsere iWatchRoad-Forschung zur Schlaglocherkennung half Roboflow, eine konsistente Beschriftungsqualität aufrechtzuerhalten, unterstützte die Zusammenarbeit und vereinfachte den gesamten Arbeitsablauf. Es ist eines der wenigen Tools, die das Management von Computer-Vision-Datensätzen wirklich mühelos machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ehrlich gesagt, gibt es nicht viel zu bemängeln. Gelegentlich können große Uploads etwas länger dauern, besonders wenn man mit Tausenden von hochauflösenden Bildern zu tun hat, aber das ist bei großen Datensätzen zu erwarten. Abgesehen davon hat alles – von den Annotationswerkzeugen bis zu den Exportoptionen – reibungslos funktioniert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dieses Tool ist einfach zu bedienen, bietet eine große Auswahl an Annotationsstilen und enthält eine Auto-Annotierungsfunktion. Es erleichtert das Training, und die Datenaugmentierungsfunktion ist hervorragend. Einfache Integration mit Google Colab. Ich habe auch Hilfe bekommen, als ich mehr Trainingsguthaben wollte. Studentenorientiert, kann so oft trainieren, wie man möchte, verschiedene Modelle. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Wenn einige Datensätze leicht verfügbar wären, integriert in. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Im Rahmen meines Abschlussprojekts, dem Camera AI System, einer intelligenten Überwachungsplattform, die in Gebäuden, Freizeitparks und Nachtmärkten eingesetzt wird, mussten wir riesige Mengen an Video- und Bilddaten von Dutzenden von Kameras verarbeiten. Unsere Anwendungsfälle erforderten die Annotation komplexer Objekte wie:

- Gesichter zur Unterscheidung von Mitarbeitern, Gästen, VIPs und unbekannten Personen

- Personen unter schwierigen Bedingungen (Masken, schwaches Licht, Gegenlicht, Menschenmengen)

- Fahrzeuge (Autos, Buggys), die in gesperrte Bereiche einfahren

- Spezielle Verhaltensweisen wie Menschenansammlungen, falsche Bewegungsrichtung oder Eindringlinge Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt einige Einschränkungen beim Forschungskonto. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Roboflow am besten gefällt, ist, dass es nicht nur die Datenaufbereitung erleichtert, sondern auch integriertes Modelltraining und klare Bewertungsdiagramme bietet, die mir helfen, die Leistung auf einen Blick zu verstehen. Ich schätze besonders, wie einfach es ist, die trainierten Modelle in verschiedene Anwendungen zu integrieren, was den gesamten Workflow – von den Daten bis zur Bereitstellung – reibungslos und angenehm macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Roboflow nicht mag, ist, dass einige der besten Funktionen und größeren Datensatzlimits nur in den kostenpflichtigen Plänen verfügbar sind, was für Anfänger oder Studenten, die an größeren Projekten üben möchten, schwierig sein kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, wie einfach es ist, die Benutzeroberfläche von Roboflow zu nutzen. Sie bietet mir so viele Optionen zum Trainieren von Computer-Vision-Modellen und zum Herunterladen von Daten für die weitere Verwendung. Es ist auch sehr einfach, die Arbeit zwischen meinem Team und mir aufzuteilen, sodass wir Aufgaben schnell erledigen und die Arbeitslast teilen können. Ich mag auch die Annotationsoptionen, die es mir ermöglichen, entweder schnell Quadrate zu zeichnen oder bei Bedarf ein gutes Polygon zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal, aber nicht immer, kann es schwierig sein, Fehler beim Annotieren von Bildern zu entfernen. Sie müssen durchscrollen, um die genaue Annotation zu finden, die Sie löschen möchten, was in meinem Fall viel Zeit in Anspruch nehmen kann, da ich typischerweise mehr als 150 Mal pro Bild annotiere.

Manchmal kann die Implementierung des gesamten Projektlebenszyklus schwierig sein. Sie müssen über einen starken Hintergrund verfügen, wie diese Arten von Programmen funktionieren, um das Beste aus diesem Programm herauszuholen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Roboflow am meisten gefällt, ist die Einfachheit und Leichtigkeit beim Labeln, Trainieren, Testen und Bereitstellen von KI-Modellen. Ich schätze es sehr, bereits gelabelte Bilder hochladen und die Anmerkungen direkt auf der Webseite anpassen zu können. Die Plattform ist sehr benutzerfreundlich für Neulinge und war immer recht intuitiv für Aufgaben wie Datenaugmentation, zum Beispiel. Ich nutze sie fast täglich, wann immer ich meine Datensätze verbessern muss. Es ist sehr einfach, sie in Ihren KI-Workflow oder Ihre Pipeline für das Training zu integrieren. Der Kundensupport war immer gut, zumindest in den wenigen Fällen, in denen ich sie kontaktieren musste. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der einzige Nachteil, den ich sehe, ist, dass man ein Abonnement benötigt, um ein privates Bild-Repository zu haben; andernfalls kann jeder Ihr Repository und Ihren Datensatz sehen. Außerdem bleiben manchmal beim Hochladen von Datensätzen bestimmte Teile dauerhaft auf den Bildern und können nicht entfernt werden, obwohl dies selten vorkommt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Roboflow macht es unglaublich einfach, Datensätze für Aufgaben der Computer Vision zu verwalten. Das Hochladen, Annotieren und Vorverarbeiten von Bildern ist unkompliziert, selbst bei großen Datensätzen. Ich mag die integrierten Augmentierungsoptionen wirklich, die viel Zeit sparen, wenn es darum geht, Daten für das Training vorzubereiten. Die Integration mit beliebten maschinellen Lern-Frameworks (wie YOLO, TensorFlow und PyTorch) ist nahtlos, sodass der Export von Datensätzen im richtigen Format problemlos ist. Die Benutzeroberfläche ist übersichtlich und anfängerfreundlich, aber auch leistungsstark genug für fortgeschrittene Benutzer. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige der fortgeschritteneren Funktionen sind hinter kostenpflichtigen Plänen gesperrt, was für Studenten oder kleine Projekte einschränkend sein kann. Die kostenlose Stufe ist hilfreich, hat jedoch Einschränkungen hinsichtlich der Datensatzgröße und Nutzung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Roboflow macht das Datenmanagement und das Modelltraining einfach. Ich mag es wirklich, wie einfach es ist, Datensätze zu annotieren, vorzubereiten und zu versionieren, ohne eine komplett eigene Pipeline erstellen zu müssen. Die Integrationen mit beliebten ML-Frameworks sparen eine Menge Zeit, und die Benutzeroberfläche ist sauber und intuitiv. Wir nutzen dies täglich in unserem Unternehmen und der Support ist immer verfügbar für jedes Problem, auf das wir stoßen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige der fortgeschritteneren Funktionen sind hinter höheren Preisklassen gesperrt, was für kleinere Projekte oder den Hobbygebrauch einschränkend sein kann. Es wäre auch schön, etwas mehr Flexibilität in den Automatisierungspipelines zu haben, ohne die Plattform verlassen zu müssen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.