Fonctionnalités de Roboflow

Qualité (4)

Qualité de l’étiqueteuse: Fournit à l’utilisateur une métrique pour déterminer la qualité des étiqueteuses de données, en fonction des scores de cohérence, de la connaissance du domaine, de la réalité dynamique du terrain, etc.
Qualité des tâches: Garantit que les tâches d’étiquetage sont précises grâce au consensus, à la révision, à la détection des anomalies, etc.
Qualité des données: Garantit que les données sont de haute qualité par rapport au benchmark.
Humain dans la boucle: Permet à l’utilisateur de consulter et de modifier les étiquettes.

Pré-étiquetage Machine Learning: Utilise des modèles pour prédire l’étiquette correcte pour une entrée donnée (image, vidéo, audio, texte, etc.).
Routage automatique de l’étiquetage: Acheminez automatiquement les entrées vers l’étiqueteuse ou le service d’étiquetage optimal en fonction de la vitesse et du coût prévus.

Segmentation d’image: A la capacité de placer des boîtes ou des polygones imaginaires autour d’objets ou de pixels dans une image.
Détection d’objets: a la capacité de détecter des objets dans les images.
Suivi des objets: Suivre des ID d’objet uniques sur plusieurs images vidéo
Types de données: Prend en charge une gamme de différents types d’images (satellite, caméras thermiques, etc.)

Reconnaissance d’entité nommée: Permet à l’utilisateur d’extraire des entités du texte (telles que des emplacements et des noms).
Détection des sentiments: Permet à l’utilisateur de baliser le texte en fonction de son sentiment.
Ocr: Permet à l’utilisateur d’étiqueter et de vérifier les données textuelles d’une image.

Détection des émotions: Fournit la capacité de reconnaître et de détecter les émotions.
Détection d’objets: Permet de reconnaître différents types d’objets dans divers scénarios et paramètres.
Détection de texte: Permet de reconnaître des textes.
Analyse de mouvement: Traite des séquences vidéo ou d’images pour suivre des objets ou des individus.
Reconstitution de scène: Étant donné les images d’une scène ou d’une vidéo, la reconstruction de scène calcule un modèle 3D d’une scène.
Détection de logo: Permet aux utilisateurs de détecter les logos dans les images.
Détection de contenu explicite: Détecte le matériel inapproprié dans les images.
Détection vidéo: Permet de détecter des objets, des humains, etc. dans des séquences vidéo.

Formation sur modèle: Permet aux utilisateurs de former le modèle et de fournir des commentaires sur les résultats du modèle.
Cadres englobants: Permet aux utilisateurs de sélectionner des éléments donnés dans une image à des fins de reconnaissance d’image.
Détection d’image personnalisée: Permet de créer des modèles de détection d’images personnalisés.

Modéliser l’efficacité de l’entraînement: Permet une sélection intelligente des données à annoter afin de réduire le temps et les coûts globaux de formation.
Réentraînement automatisé des modèles: Permet le réentraînement automatique des modèles avec des données nouvellement annotées pour une amélioration continue.
Mise en œuvre d’un processus d’apprentissage actif: Facilite la mise en place d’un processus d’apprentissage actif adapté à des projets d’IA spécifiques.
Création d’une boucle d’entraînement itérative: Permet aux utilisateurs d’établir une boucle de rétroaction entre l’annotation des données et l’entraînement du modèle.
Découverte de cas limites: Permet d’identifier et de traiter les cas limites afin d’améliorer la robustesse du modèle.

Triage intelligent des données: Permet un tri efficace des données d’entraînement afin d’identifier les points de données à étiqueter ensuite.
Amélioration du flux de travail d’étiquetage des données: Rationalise le processus d’étiquetage des données grâce à des outils conçus pour l’efficacité et la précision.
Identification des erreurs et des valeurs aberrantes: Automatise la détection des anomalies et des valeurs aberrantes dans les données d’apprentissage à corriger.
Optimisation de la sélection des données: Offre des outils permettant d’optimiser la sélection des données pour l’étiquetage en fonction de l’incertitude du modèle.
Des informations exploitables pour la qualité des données: Fournit des informations exploitables sur la qualité des données, ce qui permet d’améliorer de manière ciblée l’étiquetage des données.

Informations sur les performances des modèles: Fournit des informations détaillées sur les facteurs ayant un impact sur les performances du modèle et suggère des améliorations.
Amélioration rentable du modèle: Permet d’améliorer le modèle au coût le plus bas possible en se concentrant sur les données les plus percutantes.
Intégration de cas limites: Intègre la gestion des cas limites dans la boucle d’entraînement du modèle pour une amélioration continue des performances.
Réglage fin de la précision du modèle: Permet d’affiner les modèles pour une précision et une spécialisation accrues pour des cas d’utilisation de niche.
Analyse des valeurs aberrantes d’étiquettes: Offre des outils avancés pour analyser les valeurs aberrantes et les erreurs d’étiquette afin d’éclairer l’entraînement ultérieur du modèle.