Roboflow Bewertungen & Produktdetails

Was mir an Roboflow am meisten gefällt, ist der End-to-End-Workflow für Computer Vision, insbesondere wie reibungslos es Datenverwaltung, Annotation, Vorverarbeitung, Augmentierung und Export auf einer einzigen Plattform zusammenbringt. Der Zugang zu einer Vielzahl von vielfältigen, gut annotierten öffentlichen Datensätzen (zum Beispiel Datensätze zu 3D-Druckfehlern), kombiniert mit flexiblen Exportformaten und integrierter Versionskontrolle, erleichtert Experimente und Reproduzierbarkeit erheblich. Darüber hinaus reduziert die Benutzeroberfläche von Roboflow den Aufwand bei der Datenvorbereitung, sodass Forscher mehr Zeit mit dem Entwurf und der Bewertung von Modellen verbringen können, anstatt sich in der Datenverarbeitung zu verlieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Roboflow ist eine äußerst umfassende Plattform, und die meisten ihrer Funktionen wirken gut durchdacht. Wenn überhaupt, dann erfordert einige der fortgeschritteneren Funktionen Zeit, um sie vollständig zu erkunden und effektiv zu nutzen, aber das liegt hauptsächlich daran, dass die Plattform eine so breite Palette leistungsstarker Werkzeuge umfasst. Insgesamt ist diese Tiefe eine echte Stärke: Sie ermöglicht es den Nutzern, von einfachen Projekten zu fortgeschritteneren, forschungsorientierten Arbeitsabläufen zu wachsen, wenn sich ihre Bedürfnisse entwickeln. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an Roboflow ist, dass ich meine eigenen Computer-Vision-Modelle erstellen kann und darüber hinaus sie von Grund auf so konfigurieren kann, dass sie genau so funktionieren, wie ich es brauche. Die einfachen Drag-and-Drop-Funktionen machen es leicht, Dinge einzurichten, und ich kann unterwegs intuitive Änderungen vornehmen. Da alles online ist, hängt es nicht von den Kernen meines PCs ab. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bisher war es großartig, Roboflow zu erkunden. Dennoch hätte ich gerne mehr Möglichkeiten, wenn es darum geht, unsere eigenen Daten einzubringen und zu verwalten, insbesondere für benutzerdefinierte Modelle, die eine große Menge an Daten erfordern. Wenn möglich, wäre es auch hilfreich, Möglichkeiten zu haben, Daten direkt von verschiedenen Seiten wie Kaggle usw. zu beschaffen oder zu importieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Roboflow bietet eine End-to-End-Pipeline für die Forschung im Bereich der Computer Vision, von der Datensatzannotation und -versionierung bis hin zur Augmentierung und dem Modellausgang. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv, und die Funktionen zur Datensatzverwaltung (Splits, Visualisierung der Klassenbalance, Augmentierungskontrolle und Formatkonvertierung) reduzieren den experimentellen Aufwand erheblich. Für die akademische Forschung ist die Fähigkeit, schnell an Datensätzen zu iterieren, Experimente zu reproduzieren und in mehrere Frameworks (YOLO, COCO, TensorFlow, ONNX usw.) zu exportieren, äußerst wertvoll. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Für sehr groß angelegte Datensätze kann die Verarbeitung und der Export in der Cloud manchmal zeitaufwändig sein, und die erweiterte Anpassung von Augmentierungspipelines ist im Vergleich zu vollständig benutzerdefinierten lokalen Skripten etwas eingeschränkter. Darüber hinaus sind einige erweiterte Funktionen hinter kostenpflichtigen Stufen gesperrt, was für Studenten mit begrenzten finanziellen Mitteln eine Einschränkung darstellen kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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 macht Computer-Vision-Workflows einfach und schnell. Datenverwaltung, Beschriftung, Augmentierung und Versionierung sind alle an einem Ort, was viel Ingenieurszeit spart und Fehler reduziert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige erweiterte Funktionen sind hinter höheren Preisklassen gesperrt, und große Datensätze können teuer werden. Für hochgradig angepasste Pipelines kann es im Vergleich zu vollständig selbst gehosteten Lösungen einige Einschränkungen geben. Einige erweiterte Funktionen sind hinter höheren Preisklassen gesperrt, und große Datensätze können teuer werden. Für hochgradig angepasste Pipelines kann es im Vergleich zu vollständig selbst gehosteten Lösungen einige Einschränkungen geben. 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.

Ich mag, dass ich Credits verwenden kann, um schnelle, benutzerdefinierte Modelle zu trainieren, die den Kennzeichnungsprozess erheblich beschleunigen. Die bereitgestellten Werkzeuge sind flexibel genug, um Bilder schnell zu kennzeichnen oder Etiketten auf andere Bilder zu übertragen. Der Export von Trainingsdaten ist ebenfalls sehr flexibel und ermöglicht es mir, sie in jedem erforderlichen Format basierend auf den Bedürfnissen des Projekts zu exportieren. Es integriert sich gut in unseren internen Arbeitsablauf. Als ich Schwierigkeiten hatte, hat sich der Kundensupport von selbst bei mir gemeldet, da ich eine neue Funktion nutzte, und mir geholfen, weiterzumachen. Ich nutze es mindestens einmal pro Woche. Es ist einfach in jedes aktuelle Projekt zu implementieren, aufgrund seiner Flexibilität. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Beim Importieren von YAML-Dateien wird manchmal die Reihenfolge der Klassen durcheinandergebracht, indem sie alphabetisch angeordnet werden. Dies erfordert einen weiteren Schritt, um sie wieder in die ursprüngliche Reihenfolge zu bringen. Dies könnte sicherlich vermieden werden. 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.

Schnell auf einem NVIDIA Jetson-Gerät implementierbar, einfach zu trainierende Modelle, viele verschiedene Trainingsoptionen, Workflows mit zahlreichen Tools zur Automatisierung von Prozessen. Das Support-Team reagiert schnell und hilft, Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen. Ständig innovativ. Kann problemlos mit anderen von uns verwendeten Tools integriert werden. Wir nutzen es täglich für Foto- und Videoanalysen und es kann mit unserem Wachstum Schritt halten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich wünschte, es wäre einfacher, Live-Stream-Video-Inferenzen mit ihrem Growth-Abonnement anzusehen und zu verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Roboflow ist zu einem wichtigen Werkzeug für die Forschung im Bereich der Computer Vision geworden, insbesondere in Projekten, die sich auf die Echtzeit-Erkennung konzentrieren. Was mir gefällt, ist der Fokus auf die Vereinfachung des gesamten Zyklus für das Training von Modellen mit Datensätzen oder eigenen Datensätzen, was es ermöglicht, sich auf die Datenqualität und die Optimierung von Algorithmen zu konzentrieren, anstatt Zeit mit technischen Konfigurationen zu verschwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl Roboflow ein führendes Werkzeug ist, ist das am wenigsten nützliche Merkmal das integrierte Trainingswerkzeug für erfahrene Benutzer. Die automatische Beschriftung erfordert viel menschliche Überwachung (Mensch-in-der-Schleife), und bei sehr kleinen Objekten oder Bildern mit niedriger Auflösung versagt die KI von Roboflow oft, was eine umfassende manuelle Beschriftung erfordert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.