Características de Roboflow

Calidad (4)

Calidad de la etiquetadora: Ofrece al usuario una métrica para determinar la calidad de los etiquetadores de datos, en función de las puntuaciones de consistencia, el conocimiento del dominio, la verdad dinámica del terreno y más.
Calidad de la tarea: Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más.
Calidad de los datos: Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia.
Humano-en-el-bucle: Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas.

Preetiquetado de aprendizaje automático: Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.).
Enrutamiento automático del etiquetado: Dirija automáticamente la entrada a la etiquetadora o servicio de etiquetado óptimo en función de la velocidad y el costo previstos.

Segmentación de imágenes: Tiene la capacidad de colocar cuadros o polígonos imaginarios alrededor de objetos o píxeles en una imagen.
Detección de objetos: Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes.
Seguimiento de objetos: Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo
Tipos de datos: Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.)

Reconocimiento de entidad designada: Ofrece al usuario la capacidad de extraer entidades del texto (como ubicaciones y nombres).
Detección de sentimientos: Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento.
Ocr: Ofrece al usuario la capacidad de etiquetar y verificar los datos de texto de una imagen.

Detección de emociones: Proporciona la capacidad de reconocer y detectar emociones.
Detección de objetos: Proporciona la capacidad de reconocer varios tipos de objetos en diversos escenarios y configuraciones.
Detección de texto: Proporciona la capacidad de reconocer textos.
Análisis de movimiento: Procesa secuencias de vídeo o imágenes para realizar un seguimiento de objetos o individuos.
Reconstrucción de escenas: Dadas las imágenes de una escena, o un vídeo, la reconstrucción de escenas calcula un modelo 3D de una escena.
Detección de logotipos: Permite a los usuarios detectar logotipos en imágenes.
Detección de contenido explícito: Detecta material inapropiado en imágenes.
Detección de vídeo: Proporciona la capacidad de detectar objetos, humanos, etc. en secuencias de video.

Entrenamiento de modelos: Permite a los usuarios entrenar el modelo y proporcionar comentarios sobre los resultados del modelo.
Cuadros delimitadores: Permite a los usuarios seleccionar elementos dados en una imagen con fines de reconocimiento de imágenes.
Detección de imágenes personalizadas: Proporciona la capacidad de crear modelos de detección de imágenes personalizados.

Modelar la eficiencia del entrenamiento: Permite la selección inteligente de datos para anotaciones con el fin de reducir el tiempo y los costes generales de formación.
Reentrenamiento automatizado de modelos: Permite el reentrenamiento automático de modelos con datos recién anotados para la mejora continua.
Implementación del Proceso de Aprendizaje Activo: Facilita la configuración de un proceso de aprendizaje activo adaptado a proyectos específicos de IA.
Creación de bucles de entrenamiento iterativos: Permite a los usuarios establecer un bucle de retroalimentación entre la anotación de datos y el entrenamiento del modelo.
Detección de casos extremos: Proporciona la capacidad de identificar y abordar casos extremos para mejorar la solidez del modelo.

Clasificación inteligente de datos: Permite una clasificación eficaz de los datos de entrenamiento para identificar qué puntos de datos deben etiquetarse a continuación.
Mejora del flujo de trabajo de etiquetado de datos: Agiliza el proceso de etiquetado de datos con herramientas diseñadas para la eficiencia y la precisión.
Identificación de errores y valores atípicos: Automatiza la detección de anomalías y valores atípicos en los datos de entrenamiento para su corrección.
Optimización de la selección de datos: Ofrece herramientas para optimizar la selección de datos para el etiquetado en función de la incertidumbre del modelo.
Información procesable para la calidad de los datos: Proporciona información procesable sobre la calidad de los datos, lo que permite mejoras específicas en el etiquetado de datos.

Información sobre el rendimiento del modelo: Ofrece información detallada sobre los factores que afectan al rendimiento del modelo y sugiere mejoras.
Mejora rentable del modelo: Permite la mejora del modelo al menor coste posible centrándose en los datos más impactantes.
Integración de casos extremos: Integra el manejo de casos extremos en el bucle de entrenamiento del modelo para una mejora continua del rendimiento.
Ajuste fino de la precisión del modelo: Proporciona la capacidad de ajustar los modelos para aumentar la precisión y la especialización para casos de uso especializados.
Análisis de valores atípicos de etiquetas: Ofrece herramientas avanzadas para analizar los valores atípicos y los errores de las etiquetas para informar sobre el entrenamiento posterior del modelo.