Roboflow Reseñas y Detalles del Producto

Interfaz fácil de usar, grandes conjuntos de datos gratuitos, carga rápido. Bastante asequible. El soporte al cliente es malo, no obtuve respuesta al intentar actualizar a Enterprise, que tiene la mayoría de las funciones necesarias para equipos. Lo he estado usando por más de un mes. El etiquetado automático por IA funciona bien, que supongo es el principal punto de venta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La RAM que consume, cargamos 20,000 imágenes para etiquetar y ocupa 2GB. Solo una pestaña de su sitio. Parece que precargan todas las imágenes en el frontend.

No hay forma de ver lo que otros etiquetadores han etiquetado. Solicitado dos veces actualizar a Enterprise pero no recibimos respuesta con el tiempo.

En la detección de objetos, es demasiado fácil escribir mal el nombre de la clase y por error crear una nueva clase. Debe haber alguna forma de validación o un modal que aparezca para informar al usuario que están creando una nueva clase. Eso es durante el etiquetado. Por ejemplo, el nombre de la clase es ar_5, escribí ar 5 y presioné enter por error - hecho, el objeto obtuvo una nueva clase. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Roboflow se distingue como una plataforma líder de visión por computadora de extremo a extremo al simplificar el proceso a menudo desarticulado de detección de objetos y segmentación de instancias en un flujo de trabajo cohesivo y unificado. Uno de los beneficios más notables es la experiencia de anotación, particularmente la función "Smart Polygon" impulsada por el Modelo Segment Anything (SAM). Esta herramienta transforma el tedioso proceso de hacer clic a nivel de píxel requerido para las máscaras de segmentación en una operación rápida de un solo clic. Además de esta conveniencia, la plataforma proporciona un valor estratégico significativo a través de sus potentes herramientas de preprocesamiento y aumento, que te permiten expandir tu conjunto de datos y mejorar la robustez del modelo simulando condiciones como ruido o rotación, sin la necesidad de recopilar nuevas imágenes. Junto con "Label Assist" para el preetiquetado automatizado y la capacidad de exportar conjuntos de datos en más de 30 formatos ampliamente utilizados (incluyendo YOLO, COCO y TFRecord), Roboflow elimina efectivamente las barreras técnicas entre la preparación de datos y el entrenamiento. Esto te permite dedicar tus esfuerzos a refinar el rendimiento del modelo en lugar de lidiar con conversiones de archivos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que encuentro frustrante de Roboflow es que sus características de IA actúan más como asistentes que como agentes completamente autónomos, especialmente en lo que respecta a las tareas exigentes de anotación y aseguramiento de la calidad (QA). Cuando subo un conjunto de datos, espero que la IA maneje el etiquetado de imágenes de principio a fin. Sin embargo, todavía tengo que revisar cada imagen yo mismo para aplicar o confirmar etiquetas, lo que hace que el proceso se sienta innecesariamente manual. Este problema se vuelve aún más pronunciado con la segmentación de instancias, donde las anotaciones de polígonos precisos son esenciales. La plataforma no proporciona una capa de QA automatizada para garantizar la precisión de estas anotaciones, por lo que me quedo con la responsabilidad de verificar cada máscara para asegurar su corrección. Desearía que hubiera un 'supervisor' de IA que validara automáticamente la calidad y consistencia de los datos, en lugar de dejarme todo el trabajo de verificación a mí. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Roboflow es cómo maneja sin problemas cada paso de la preparación del conjunto de datos, desde la carga y anotación de imágenes hasta la preprocesamiento, la augmentación y la exportación para el entrenamiento. La plataforma es extremadamente fácil de usar y ahorra una cantidad increíble de tiempo al trabajar con grandes conjuntos de datos. Las funciones automatizadas, el control de versiones y las opciones de exportación YOLO hicieron que fuera fácil gestionar nuestro conjunto de datos BharatPotHole de más de 7,000 fotogramas de manera eficiente. Para nuestra investigación de detección de baches iWatchRoad, Roboflow ayudó a mantener una calidad de etiquetado consistente, apoyó la colaboración y simplificó todo el flujo de trabajo. Es una de las pocas herramientas que realmente hace que la gestión de conjuntos de datos de visión por computadora sea sin esfuerzo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Honestamente, no hay mucho que no me guste. Ocasionalmente, las cargas grandes pueden tardar un poco más, especialmente cuando se trata de miles de imágenes de alta resolución, pero eso es de esperar con grandes conjuntos de datos. Aparte de eso, todo, desde las herramientas de anotación hasta las opciones de exportación, ha funcionado sin problemas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta herramienta es fácil de usar, ofrece una amplia variedad de estilos de anotación e incluye una función de auto-anotación. Facilita el entrenamiento, y la función de aumento de datos es excelente. Facilidad de integración con Google Colab. También logré obtener ayuda cuando quise más créditos de entrenamiento. Orientada a estudiantes, puedes entrenar tantas veces como quieras, diferentes modelos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si hubiera algunos conjuntos de datos disponibles, integrados en. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como parte de mi proyecto de graduación, el Sistema de Cámara AI, una plataforma de monitoreo inteligente desplegada en edificios, parques temáticos y mercados nocturnos, necesitábamos procesar grandes cantidades de datos de video e imagen de docenas de cámaras. Nuestros casos de uso requerían la anotación de objetos complejos como:

- Rostros para diferenciar empleados, invitados, VIPs y personas desconocidas

- Personas en condiciones desafiantes (mascarillas, poca luz, contraluz, escenas de multitudes)

- Vehículos (coches, carritos) entrando en áreas restringidas

- Comportamientos especiales como reuniones de multitudes, movimiento en sentido contrario o intrusiones Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay algunas limitaciones con la cuenta de investigación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Roboflow es que no solo facilita la preparación de conjuntos de datos, sino que también ofrece entrenamiento de modelos integrado y gráficos de evaluación claros que me ayudan a entender el rendimiento de un vistazo. Aprecio especialmente lo sencillo que es integrar los modelos entrenados en diferentes aplicaciones, lo que hace que todo el flujo de trabajo, desde los datos hasta la implementación, sea fluido y agradable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta de Roboflow es que algunas de las mejores características y los límites de conjuntos de datos más grandes solo están disponibles en los planes de pago, lo cual puede ser difícil para principiantes o estudiantes que quieren practicar en proyectos más grandes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta lo fácil que es usar la interfaz de Roboflow. Me ofrece tantas opciones para entrenar modelos de visión por computadora y descargar datos para su uso posterior. También es muy fácil dividir el trabajo entre mi equipo y yo para que podamos terminar rápidamente las tareas y compartir la carga de trabajo. También me gustan las opciones de anotación que me permiten dibujar rápidamente cuadrados o trazar un buen polígono si es necesario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, pero no siempre, puede ser difícil eliminar errores al anotar imágenes. Tienes que desplazarte para encontrar la anotación exacta que deseas eliminar, lo cual en mi caso puede llevar mucho tiempo debido al hecho de que normalmente estoy anotando más de 150 veces por imagen.

A veces implementar el ciclo de vida completo del proyecto puede ser difícil. Tienes que tener un sólido conocimiento de cómo funcionan estos tipos de programas para obtener el mejor rendimiento por tu inversión al usar este programa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Roboflow es la simplicidad y facilidad para etiquetar, entrenar, probar y desplegar modelos de IA. Realmente aprecio poder subir imágenes ya etiquetadas y ajustar las anotaciones directamente en la página web. La plataforma es muy amigable para los recién llegados y siempre ha sido bastante intuitiva para tareas como la ampliación de datos, por ejemplo. La uso casi a diario siempre que necesito mejorar mis conjuntos de datos. Es muy fácil de integrar en tu flujo de trabajo o pipeline de IA para el entrenamiento. El soporte al cliente siempre ha sido bueno, al menos en las pocas veces que he tenido que contactarlos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El único inconveniente que veo es que para tener un repositorio de imágenes privado, necesitas una suscripción; de lo contrario, todos pueden ver tu repositorio y conjunto de datos. Además, a veces, al subir conjuntos de datos, ciertas partes permanecen permanentemente en las imágenes y no se pueden eliminar, aunque esto es algo que rara vez ocurre. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Roboflow hace que sea increíblemente fácil gestionar conjuntos de datos para tareas de visión por computadora. Subir, anotar y preprocesar imágenes es sencillo, incluso para conjuntos de datos grandes. Me gustan mucho las opciones de aumento integradas, que ahorran mucho tiempo al preparar datos para el entrenamiento. La integración con marcos de aprendizaje automático populares (como YOLO, TensorFlow y PyTorch) es fluida, por lo que exportar conjuntos de datos al formato correcto es sin complicaciones. La interfaz es limpia y amigable para principiantes, pero también lo suficientemente poderosa para usuarios avanzados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunas de las funciones más avanzadas están bloqueadas detrás de planes de pago, lo que puede ser limitante para estudiantes o proyectos pequeños. El nivel gratuito es útil pero tiene restricciones en el tamaño del conjunto de datos y el uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Roboflow hace que la gestión de conjuntos de datos y el entrenamiento de modelos sean sencillos. Me gusta mucho lo fácil que es anotar, preprocesar y versionar conjuntos de datos sin tener que construir toda una canalización personalizada. Las integraciones con marcos de ML populares ahorran mucho tiempo, y la interfaz de usuario es limpia e intuitiva. Usamos esto en nuestro negocio a diario y el soporte siempre está disponible para cualquier problema que encontremos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunas de las funciones más avanzadas están bloqueadas detrás de niveles de precios más altos, lo que puede ser limitante para proyectos más pequeños o uso recreativo. También sería bueno tener un poco más de flexibilidad en las canalizaciones de automatización sin necesidad de salir de la plataforma. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.