Roboflow Reseñas y Detalles del Producto

As a researcher in computer vision for precision horticulture (detecting apple, cherry, and strawberry fruits, identifying rot defects on sorting lines, monitoring flowering, keypoint detection for tree trunk pose estimation, semantic segmentation, and LIDAR-based navigation of robotic platforms), I find Roboflow an indispensable tool that has seamlessly integrated into our scientific pipeline. The platform allows us to quickly annotate and version datasets, for example for training YOLOv8 and YOLO26 models to detect fruit with rot symptoms, which directly relates to our work on intelligent sorting. I especially appreciate the automated augmentation: although we experiment with generative methods like CycleGAN, Roboflow's built-in augmentations (brightness adjustment, rotation, mosaic) save hours before training starts. The key advantage for us is instant dataset export to dozens of formats — we use YOLO for onboard robotic systems, COCO JSON, and TFRecord — and without Roboflow, conversion would take weeks. I also value cloud hosting with automatic annotation quality checks, which is particularly important when collaborating on thousands of high-resolution orthophotomaps with colleagues (Filippov, Khort, Smirnov). As a result, Roboflow cuts the time from raw drone or robotic platform imagery to a trained neural network roughly fivefold — critical for meeting grant deadlines and publishing in high-impact journals. That is why I give it a 10 out of 10 and strongly recommend Roboflow to anyone working on applied AI in agriculture and robotics. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The main drawback I have experienced is the lack of a more flexible pricing policy for academic users with moderate data storage needs. As a research team working on precision horticulture, we often deal with thousands of high‑resolution orthophotomaps and annotated images, yet our grant budgets are limited. The existing pricing tiers either offer very small free quotas or jump to expensive plans that include many enterprise features we do not need. A mid‑level academic plan with reasonable storage limits and lower cost would greatly improve accessibility for university‑based researchers who use Roboflow regularly but cannot justify a full commercial subscription. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Roboflow es una plataforma fantástica y fácil de usar que he utilizado extensamente durante el último año, principalmente para anotar imágenes que posteriormente se utilizan para entrenar modelos de IA. Roboflow permite anotar imágenes desde cero. Las imágenes anotadas se pueden usar de varias maneras. Primero, se pueden descargar a una computadora local y combinar con otras imágenes (anotadas) en proyectos futuros. Esto evita la necesidad de anotar una segunda vez y se puede optar por usar la misma distribución de entrenamiento:validación:prueba que se utilizó en proyectos anteriores. Segundo, las imágenes anotadas se pueden usar para desarrollar una versión del proyecto que se pueda utilizar para entrenar un modelo de IA. Roboflow ofrece la posibilidad de preprocesar y aumentar las imágenes iniciales para crear una biblioteca más grande de imágenes que tengan una variedad de rotación, brillo, tono, etc. Tercero, las imágenes anotadas se pueden usar, a través de la versión del proyecto, para entrenar un modelo directamente en la plataforma de Roboflow. Alternativamente, Roboflow admite la posibilidad de descargar las imágenes anotadas (incluyendo las imágenes preprocesadas y aumentadas) a otra plataforma donde se pueda entrenar el modelo de IA. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada. Estoy seguro de que Roboflow contiene muchas funciones que aún no conozco. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que me ha proporcionado más valor en Roboflow es la capacidad de colaborar eficientemente durante el proceso de anotación, especialmente cuando trabajo con equipos académicos. A menudo tenemos múltiples estudiantes e investigadores etiquetando datos simultáneamente, y el espacio de trabajo compartido hace que la coordinación sea fluida. En cuanto al rendimiento, la plataforma es consistentemente rápida, muy intuitiva y confiable, incluso cuando se manejan grandes conjuntos de datos o cargas de trabajo de anotación más pesadas.

En términos de precios, realmente siento que el sistema de créditos es muy accesible. En varias ocasiones, cuando me he quedado sin créditos, he podido continuar entrenando modelos con tan solo $5, lo cual marca una gran diferencia para proyectos académicos con presupuestos limitados.

Las herramientas de anotación asistidas por IA también han sido una gran ventaja. Funciones como el etiquetado automatizado y la capacidad de integrar mis propios modelos aceleran significativamente el flujo de trabajo. Usar SAM 3 para anotaciones ha hecho que el proceso sea aún más eficiente, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la consistencia en todo el equipo. Un beneficio inesperado ha sido lo fácil que es incorporar nuevos colaboradores: los estudiantes pueden comenzar a anotar eficazmente en cuestión de minutos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una limitación que he encontrado con Roboflow es que, como usuario académico, no tengo acceso a herramientas de evaluación como la matriz de confusión o el análisis vectorial. Estas características son extremadamente valiosas al evaluar el rendimiento del modelo, especialmente en contextos de investigación y enseñanza donde entender las clasificaciones erróneas es esencial. No tener acceso a ellas hace que el flujo de trabajo de evaluación sea menos eficiente y me obliga a depender de herramientas externas para completar el análisis. Sería muy útil que las cuentas académicas incluyeran al menos una versión básica de estas métricas de rendimiento, ya que mejorarían significativamente el proceso de validación del modelo para estudiantes e investigadores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Primero, lamento escribir en coreano.

Comencé un proyecto con Gemini para llevar a cabo un proyecto de representación de información de carreras de ciclismo. No tenía ningún conocimiento previo sobre programación o inteligencia artificial.

Gemini me recomendó YOLO y Roboflow para procesarlo, y sentí que Roboflow era adecuado para que un principiante como yo lo aprendiera. Al comenzar a clasificar (etiquetar) para crear el modelo inicial, al principio lo hice aproximadamente con un rectángulo, pero después de que el modelo estuvo algo desarrollado, la función 'selección inteligente' fue realmente conveniente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fue incómodo debido a la falta de soporte en coreano. Soy un principiante que sabe muy poco sobre el aprendizaje automático, así que me gustaría que colocaran la educación o guía para principiantes en un lugar más visible para que sea fácil de seguir. En mi caso, resolví las partes necesarias preguntándole a Gemini. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como alguien que ha anotado más de 1000 imágenes en tareas de detección, segmentación y estimación de poses para múltiples proyectos, Roboflow se ha convertido en mi plataforma predeterminada, no por el bombo, sino porque consistentemente elimina fricciones en cada etapa del pipeline de visión por computadora.

La herramienta de anotación es realmente de primera clase. La suite de etiquetado de IA cubre Label Assist, Smart Polygon a través de SAM, Box Prompting y Auto Label, cada uno adecuado para una etapa diferente del proyecto. Para un nuevo conjunto de datos sin un modelo existente, Auto Label ahorra horas. Para el refinamiento, Smart Polygon con un solo clic te proporciona máscaras de polígonos en segundos. El nuevo control de anotación de Rapid te permite pasar de cajas generadas por IA a anotaciones de calidad de producción sin salir de la plataforma, lo que por sí solo ha reducido significativamente mi tiempo de preparación de conjuntos de datos.

La flexibilidad de exportación está subestimada. Obtener tu conjunto de datos en formatos COCO, YOLO, Pascal VOC y muchos otros con un solo clic, directamente integrado en scripts de entrenamiento a través del SDK de Python, significa cero código de pegamento en el pipeline. El nivel gratuito es realmente útil, no una prueba limitada, y cubre almacenamiento, anotación y exportación para proyectos personales y de investigación. Incluso te proporcionan 3 créditos que puedes usar para ajustar tu conjunto de datos directamente en sus GPUs, lo que ahorra tiempo si no tienes suficiente poder de cómputo localmente.

Más allá del producto: las contribuciones OSS de Roboflow son reales. RF-DETR y los lanzamientos de pesos YOLO no son marketing, son modelos que realmente he evaluado y desplegado. Su compromiso con la comunidad en sus redes sociales es rápido y técnicamente sustantivo, no solo una desviación de tickets de soporte (un saludo a Trevor). Sus ingenieros impulsan mejoras a sus proyectos de GitHub casi a diario, un saludo a Piotr Skalski, la persona que me introdujo en la visión por computadora en primer lugar. También te sugiero que revises sus blogs y videos de demostración; puedes aprender mucho de ellos.

Si hay un área de mejora, es que las operaciones con conjuntos de datos más grandes (reexportación masiva, gestión de versiones a gran escala) pueden sentirse lentas en el nivel gratuito. Un punto de fricción menor dado todo lo demás que ofrece. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La principal fricción que he encontrado está relacionada con la transparencia de precios a gran escala. El nivel gratuito es realmente útil, pero la transición a niveles de pago implica un sistema basado en créditos donde no siempre está claro de antemano qué tan rápido se agotan los créditos para operaciones como la ampliación o las ejecuciones de Auto Label en grandes conjuntos de datos. Los usuarios con grandes conjuntos de datos también se enfrentan a restricciones de tamaño de archivo y un rendimiento más lento, lo cual he notado al trabajar con fotogramas de alta resolución de tuberías de video.

Además, las opciones avanzadas de entrenamiento de modelos y personalización de despliegue son limitadas: si deseas un control detallado sobre los hiperparámetros de entrenamiento o configuraciones de despliegue personalizadas, rápidamente alcanzarás el límite y necesitarás exportar a tu propia infraestructura.

Para un usuario del nivel gratuito que realiza proyectos de investigación es un problema menor, pero los equipos que construyen tuberías de producción deberían tener esto en cuenta desde el principio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

AI-powered road damage detection made efficient. Roboflow helps streamline our AI workflow for detecting road surface damage from vehicle-mounted images. The dataset annotation and augmentation tools improve model accuracy across different road conditions and lighting. We can quickly iterate and deploy models, which is essential for near real-time inspection. Overall, it significantly reduces development time and improves reliability in road condition analysis. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

While Roboflow is very effective for rapid development, advanced model customization and fine-tuning still require external tools. Additionally, pricing can scale up quickly when working with large datasets or high-volume usage, which may be a concern for long-term projects Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mi cosa favorita de Roboflow es lo fácil de usar que es (en su mayor parte). Nunca había programado nada antes, pero necesitaba hacer algo de programación para una pasantía de posgrado; específicamente, me encargaron crear algo que detectara automáticamente plástico en imágenes. Uno de mis contactos me recomendó Roboflow, y aunque me he encontrado con un par de desafíos, he podido hacer lo que necesitaba para mi pasantía a través de Roboflow.

Además, aprecio el soporte ofrecido. Los tutoriales en video me ayudaron mucho cuando estaba comenzando, y, una vez que avancé más, el asistente de IA me ayudó a pulir mis flujos de trabajo.

Finalmente, realmente aprecio a uno de los miembros del personal, Gustavo Loureiro dos Reis. Ha sido de gran ayuda para que termine mi proyecto porque es muy conocedor de la plataforma, receptivo y amable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El aspecto menos útil de Roboflow es definitivamente lo difícil que fue obtener soporte de una persona real. Mi empresa pagó por el plan Core, pero no pudimos contactar a un miembro real del personal de Roboflow cuando nos encontramos con un problema insoluble. Me comuniqué con el asistente de IA, el foro de la comunidad y el soporte de Roboflow, pero nada funcionó. El asistente de IA no pudo ayudar, el foro de la comunidad no recibió una respuesta, y el soporte de Roboflow (representado por un empleado llamado Lenny) nos informó que no teníamos acceso al soporte y luego procedió a ignorar los correos electrónicos que envié después.

La única razón por la que pudimos obtener soporte de Gustavo es que después de estar suscritos al plan Core durante tres meses, recibimos un correo electrónico ofreciéndonos la oportunidad de programar una reunión y hablar con una persona real para revisar la plataforma.

Otra cosa que no me gusta de Roboflow es que no anuncia adecuadamente cuántos créditos tomará el entrenamiento, lo que me llevó a agotar todos los míos muy temprano en el mes este mes. Había estado entrenando todos mis modelos con pesos personalizados, pero decidí probar la nueva función "Búsqueda de Arquitectura Neuronal" recientemente porque fue recomendada. No tenía idea de que iba a entrenar tantos modelos y consumir tantos créditos (lo cual creo que fue lo que sucedió) porque eso no se aclaró de antemano. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Construir modelos de aprendizaje automático en Roboflow es realmente fácil. Hay muchos conjuntos de datos disponibles en Roboflow Universe, y puedes incluso añadir tus propias imágenes para mejorar tu modelo; es muy sencillo. La mejor parte es que Roboflow se encarga del entrenamiento por ti y ofrece una gran precisión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Roboflow Univers no tiene tantos conjuntos de datos como Kaggle, pero eso tiene sentido ya que la plataforma está más enfocada en su propio ecosistema. Entrenar un modelo puede llevar algo de tiempo, dependiendo de cuán grande sea tu conjunto de datos, pero cuanta más información tengas, mejores serán los resultados. En general, es una experiencia sólida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Roboflow es su flujo de trabajo de visión por computadora de extremo a extremo, especialmente cómo integra de manera fluida la gestión de conjuntos de datos, la anotación, el preprocesamiento, la augmentación y la exportación en una sola plataforma. Tener acceso a una variedad de conjuntos de datos públicos diversos y bien anotados (por ejemplo, conjuntos de datos de defectos de impresión 3D), combinado con formatos de exportación flexibles y control de versiones incorporado, facilita mucho la experimentación y la reproducibilidad. Además, la interfaz de Roboflow reduce la carga de trabajo de la preparación de conjuntos de datos, por lo que los investigadores pueden dedicar más tiempo al diseño y evaluación de modelos en lugar de quedar atrapados en la ingeniería de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Roboflow es una plataforma muy completa, y la mayoría de sus características parecen bien pensadas. Si acaso, algunas de las funcionalidades más avanzadas requieren tiempo para explorarse y usarse de manera efectiva, pero eso se debe principalmente a que la plataforma incluye una gama tan amplia de herramientas poderosas. En general, esa profundidad es una verdadera fortaleza: permite a los usuarios crecer desde proyectos sencillos hasta flujos de trabajo más avanzados y orientados a la investigación a medida que evolucionan sus necesidades. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que encuentro más valioso de Roboflow es lo eficientemente que me permite anotar grandes conjuntos de datos. Usando su herramienta de anotación, pude etiquetar miles de imágenes y completar un conjunto de datos completo en solo tres horas. Este es un proceso que de otro modo habría tomado de dos a tres días. También aprecio lo fácil que es organizar proyectos y exportar conjuntos de datos directamente a mi cuaderno de Python, lo que agiliza significativamente mi flujo de trabajo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Francamente, actualmente no hay nada que no me guste de Roboflow. Si en el futuro encuentro algo que no me guste, te lo haré saber. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.