Avis et détails du produit Roboflow

Interface facile à utiliser, excellents ensembles de données gratuits, se charge rapidement. Assez abordable. Le support client est mauvais, je n'ai pas eu de réponse en essayant de passer à l'Enterprise - qui possède la plupart des fonctionnalités nécessaires pour les équipes. Je l'utilise depuis plus d'un mois. L'étiquetage automatique par IA fonctionne bien, ce qui est le principal argument de vente je suppose. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La RAM qu'il consomme, nous avons chargé 20 000 images pour l'étiquetage et cela prend 2 Go. Juste un onglet de leur site. On dirait qu'ils préchargent toutes les images dans le frontend.

Il n'y a aucun moyen de voir ce que les autres étiqueteurs ont étiqueté. J'ai demandé deux fois de passer à l'Enterprise mais je n'ai reçu aucune réponse au fil du temps.

Pour la détection d'objets, il est beaucoup trop facile de mal orthographier le nom de la classe et par erreur de créer une nouvelle classe. Il doit y avoir un moyen de valider ou une fenêtre modale qui s'affiche pour informer l'utilisateur qu'il crée une nouvelle classe. C'est pendant l'étiquetage. Par exemple, le nom de la classe est ar_5, j'ai tapé ar 5 et j'ai appuyé sur entrée par erreur - c'est fait, l'objet a une nouvelle classe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Roboflow se distingue comme une plateforme de vision par ordinateur de bout en bout en rationalisant le processus souvent fragmenté de détection d'objets et de segmentation d'instances en un flux de travail cohérent et unifié. L'un des avantages les plus remarquables est l'expérience d'annotation, en particulier la fonctionnalité "Smart Polygon" alimentée par le modèle Segment Anything (SAM). Cet outil transforme le clic fastidieux au niveau des pixels requis pour les masques de segmentation en une opération rapide en un clic. En plus de cette commodité, la plateforme offre une valeur stratégique significative grâce à ses puissants outils de prétraitement et d'augmentation, qui vous permettent d'élargir votre jeu de données et d'améliorer la robustesse du modèle en simulant des conditions telles que le bruit ou la rotation, sans avoir besoin de rassembler de nouvelles images. Associé à "Label Assist" pour le pré-étiquetage automatisé et la capacité d'exporter des jeux de données dans plus de 30 formats largement utilisés (y compris YOLO, COCO et TFRecord), Roboflow élimine efficacement les barrières techniques entre la préparation des données et l'entraînement. Cela vous permet de consacrer vos efforts à l'amélioration des performances du modèle au lieu de vous occuper des conversions de fichiers. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que je trouve frustrant avec Roboflow, c'est que ses fonctionnalités d'IA agissent plus comme des assistants que comme des agents entièrement autonomes, surtout en ce qui concerne les tâches exigeantes d'annotation et d'assurance qualité (AQ). Lorsque je télécharge un jeu de données, je m'attends à ce que l'IA gère l'étiquetage des images du début à la fin. Cependant, je dois encore passer en revue chaque image moi-même pour appliquer ou confirmer les étiquettes, ce qui rend le processus inutilement manuel. Ce problème devient encore plus prononcé avec la segmentation d'instances, où des annotations de polygones précises sont essentielles. La plateforme ne fournit pas de couche d'AQ automatisée pour garantir l'exactitude de ces annotations, donc je suis laissé avec la responsabilité de vérifier chaque masque pour en assurer la justesse. J'aimerais qu'il y ait un 'superviseur' IA pour valider automatiquement la qualité et la cohérence des données, plutôt que de laisser tout le travail de vérification à ma charge. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus chez Roboflow, c'est la façon dont il gère de manière transparente chaque étape de la préparation des ensembles de données — de l'importation et l'annotation des images à la prétraitement, l'augmentation et l'exportation pour l'entraînement. La plateforme est extrêmement conviviale et elle permet de gagner un temps incroyable lors du travail avec de grands ensembles de données. Les fonctionnalités automatisées, le contrôle de version et les options d'exportation YOLO ont facilité la gestion efficace de notre ensemble de données BharatPotHole de plus de 7 000 images. Pour notre recherche sur la détection de nids-de-poule iWatchRoad, Roboflow a aidé à maintenir une qualité d'étiquetage cohérente, a soutenu la collaboration et a simplifié l'ensemble du flux de travail. C'est l'un des rares outils qui rend vraiment la gestion des ensembles de données de vision par ordinateur sans effort. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Honnêtement, il n'y a pas grand-chose à ne pas aimer. Parfois, les téléchargements volumineux peuvent prendre un peu plus de temps, surtout lorsqu'il s'agit de milliers d'images haute résolution, mais c'est attendu avec de grands ensembles de données. À part cela, tout—des outils d'annotation aux options d'exportation—a fonctionné sans problème. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cet outil est facile à utiliser, offre une grande variété de styles d'annotation et inclut une fonctionnalité d'auto-annotation. Il facilite l'entraînement, et la fonctionnalité d'augmentation de données est superbe. Facilité d'intégration avec Google Colab. J'ai également réussi à obtenir de l'aide lorsque je voulais plus de crédits d'entraînement. Orienté vers les étudiants, peut s'entraîner autant de fois que vous le souhaitez, différents modèles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

S'il y avait des ensembles de données disponibles, intégrés dans. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dans le cadre de mon projet de fin d'études, le système d'IA pour caméras, une plateforme de surveillance intelligente déployée dans des bâtiments, des parcs à thème et des marchés nocturnes, nous devions traiter des quantités massives de données vidéo et image provenant de dizaines de caméras. Nos cas d'utilisation nécessitaient l'annotation d'objets complexes tels que :

- Visages pour différencier les employés, les invités, les VIP et les personnes inconnues

- Personnes dans des conditions difficiles (masques, faible luminosité, contre-jour, scènes de foule)

- Véhicules (voitures, voiturettes) entrant dans des zones restreintes

- Comportements spéciaux tels que les rassemblements de foule, les mouvements à contre-sens ou les intrusions Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il y a certaines limitations avec le compte de recherche. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Roboflow est une plateforme complète qui permet aux équipes de collaborer sur la gestion des ensembles de données, la préparation des données et l'entraînement des modèles dans un flux de travail intégré. La plateforme est en développement actif, avec de nouvelles fonctionnalités et améliorations publiées fréquemment. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'API de Roboflow n'est pas encore entièrement mature, ce qui peut limiter l'automatisation et l'intégration plus poussée dans des pipelines personnalisés. De plus, le support des fonctionnalités est inégal selon les types de projets : les workflows de détection d'objets sont nettement plus développés que les autres, la détection de points clés en particulier manquant du même niveau de fonctionnalité et d'outils. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus chez Roboflow, c'est qu'il ne se contente pas de faciliter la préparation des jeux de données, mais qu'il offre également une formation de modèles intégrée et des graphiques d'évaluation clairs qui m'aident à comprendre les performances en un coup d'œil. J'apprécie particulièrement la simplicité avec laquelle il est possible d'intégrer les modèles entraînés dans différentes applications, ce qui rend l'ensemble du flux de travail—de la donnée au déploiement—fluide et agréable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que je n'aime pas chez Roboflow, c'est que certaines des meilleures fonctionnalités et des limites de jeu de données plus importantes ne sont disponibles que dans les plans payants, ce qui peut être difficile pour les débutants ou les étudiants qui souhaitent s'exercer sur des projets plus importants. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime la facilité d'utilisation de l'interface de Roboflow. Elle me donne tellement d'options pour entraîner des modèles de vision par ordinateur et télécharger des données pour une utilisation ultérieure. Il est également très facile de répartir le travail entre mon équipe et moi afin que nous puissions rapidement terminer les tâches et partager la charge de travail. J'aime aussi les options d'annotation qui me permettent soit de dessiner rapidement des carrés, soit de tracer un bon polygone si nécessaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, mais pas toujours, il peut être difficile de supprimer les erreurs lors de l'annotation des images. Vous devez faire défiler pour trouver l'annotation exacte que vous souhaitez supprimer, ce qui, dans mon cas, peut prendre beaucoup de temps car j'annotais généralement plus de 150 fois par image.

Parfois, la mise en œuvre du cycle de vie complet d'un projet peut être difficile. Vous devez avoir une solide connaissance de la façon dont ces types de programmes fonctionnent afin d'obtenir le meilleur rapport qualité-prix en utilisant ce programme. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus chez Roboflow, c'est la simplicité et la facilité de l'étiquetage, de l'entraînement, du test et du déploiement des modèles d'IA. J'apprécie vraiment de pouvoir télécharger des images déjà étiquetées et ajuster les annotations directement sur la page web. La plateforme est très conviviale pour les nouveaux venus et a toujours été assez intuitive pour des tâches comme l'augmentation de données, par exemple. Je l'utilise presque quotidiennement chaque fois que j'ai besoin d'améliorer mes ensembles de données. Il est très facile de l'intégrer dans votre flux de travail ou pipeline d'IA pour l'entraînement. Le support client a toujours été bon, du moins lors des quelques fois où j'ai dû les contacter. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le seul inconvénient que je vois est que pour avoir un dépôt d'images privé, vous avez besoin d'un abonnement ; sinon, tout le monde peut voir votre dépôt et votre jeu de données. De plus, parfois lors du téléchargement de jeux de données, certaines parties restent de façon permanente sur les images et ne peuvent pas être supprimées, bien que cela arrive rarement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Roboflow rend incroyablement facile la gestion des ensembles de données pour les tâches de vision par ordinateur. Télécharger, annoter et prétraiter des images est simple, même pour de grands ensembles de données. J'aime vraiment les options d'augmentation intégrées, qui font gagner beaucoup de temps lors de la préparation des données pour l'entraînement. L'intégration avec les cadres d'apprentissage automatique populaires (comme YOLO, TensorFlow et PyTorch) est transparente, donc l'exportation des ensembles de données dans le bon format est sans tracas. L'interface est épurée et conviviale pour les débutants, mais aussi suffisamment puissante pour les utilisateurs avancés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines des fonctionnalités les plus avancées sont verrouillées derrière des plans payants, ce qui peut être limitant pour les étudiants ou les petits projets. Le niveau gratuit est utile mais comporte des restrictions sur la taille des ensembles de données et l'utilisation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.