Avaliações e Detalhes do Produto Roboflow

Construir modelos de aprendizado de máquina no Roboflow é realmente fácil. Há muitos conjuntos de dados disponíveis no Roboflow Universe, e você pode até adicionar suas próprias imagens para melhorar seu modelo—é super simples. A melhor parte é que o Roboflow cuida do treinamento para você e oferece ótima precisão. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Roboflow Univers não tem tantos conjuntos de dados quanto o Kaggle, mas isso faz sentido, já que a plataforma está mais focada em seu próprio ecossistema. Treinar um modelo pode levar algum tempo, dependendo do tamanho do seu conjunto de dados — mas quanto mais dados você tiver, melhores serão os resultados. No geral, é uma experiência sólida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Roboflow é seu fluxo de trabalho de visão computacional de ponta a ponta, especialmente como ele integra de forma suave o gerenciamento de conjuntos de dados, anotação, pré-processamento, aumento e exportação em uma única plataforma. Ter acesso a uma variedade de conjuntos de dados públicos diversificados e bem anotados (por exemplo, conjuntos de dados de defeitos de impressão 3D), combinado com formatos de exportação flexíveis e controle de versão integrado, torna a experimentação e a reprodutibilidade muito mais fáceis. Além disso, a interface do Roboflow reduz a sobrecarga da preparação de conjuntos de dados, permitindo que os pesquisadores passem mais tempo no design e avaliação de modelos, em vez de se atolarem na engenharia de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Roboflow é uma plataforma altamente abrangente, e a maioria de seus recursos parece bem pensada. Se há algo a considerar, é que algumas das funcionalidades mais avançadas levam tempo para serem totalmente exploradas e usadas de forma eficaz, mas isso se deve em grande parte ao fato de a plataforma incluir uma gama tão ampla de ferramentas poderosas. No geral, essa profundidade é uma verdadeira força: permite que os usuários cresçam de projetos simples para fluxos de trabalho mais avançados e orientados para pesquisa à medida que suas necessidades evoluem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o Roboflow é que posso criar meus próprios modelos de visão computacional e, além disso, configurá-los do zero para que funcionem exatamente da maneira que eu preciso. Os recursos simples de arrastar e soltar tornam fácil configurar as coisas, e posso fazer alterações intuitivas em movimento. Como tudo está online, não depende dos núcleos do meu PC. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Até agora, tem sido ótimo explorar o Roboflow. Ainda assim, eu gostaria de mais utilidade quando se trata de trazer e gerenciar nossos próprios dados, especialmente para modelos personalizados que exigem uma grande quantidade de dados. Se possível, também seria útil ter maneiras de obter ou importar dados diretamente de diferentes sites como o Kaggle, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Roboflow fornece um pipeline completo para pesquisa em visão computacional, desde a anotação e versionamento de conjuntos de dados até a augmentação e exportação de modelos. A interface é intuitiva, e os recursos de gerenciamento de conjuntos de dados (divisões, visualização de equilíbrio de classes, controle de augmentação e conversão de formatos) reduzem significativamente a sobrecarga experimental. Para pesquisa acadêmica, a capacidade de iterar rapidamente em conjuntos de dados, reproduzir experimentos e exportar para múltiplas estruturas (YOLO, COCO, TensorFlow, ONNX, etc.) é extremamente valiosa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para conjuntos de dados em grande escala, o processamento e a exportação na nuvem podem, às vezes, ser demorados, e a personalização avançada de pipelines de aumento é ligeiramente mais restrita em comparação com scripts locais totalmente personalizados. Além disso, alguns recursos avançados estão bloqueados em camadas pagas, o que pode ser uma limitação para estudantes com financiamento limitado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Interface fácil de usar, ótimos conjuntos de dados gratuitos, carrega rapidamente. Bastante acessível. O suporte ao cliente é ruim, não obtive resposta ao tentar fazer o upgrade para Enterprise - que possui a maioria dos recursos necessários para equipes. Usando há mais de um mês. O rótulo automático de IA funciona bem, que é o principal ponto de venda, eu acho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A RAM que consome, carregamos 20.000 imagens para rotulagem e ocupa 2GB. Apenas uma aba do site deles. Parece que eles pré-carregam todas as imagens no frontend.

Não há como ver o que outros rotuladores rotularam. Solicitei duas vezes a atualização para Enterprise, mas não obtive resposta ao longo do tempo.

Na detecção de objetos, é muito fácil errar a grafia do nome da classe e, por engano, criar uma nova classe. Deve haver alguma forma de validação ou um modal aparecendo para informar ao usuário que estão criando uma nova classe. Isso durante a rotulagem. Por exemplo, o nome da classe é ar_5, eu digitei ar 5 e cliquei enter por engano - pronto, o objeto ganhou uma nova classe. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Roboflow torna os fluxos de trabalho de visão computacional simples e rápidos. Gerenciamento de conjuntos de dados, rotulagem, aumento e versionamento estão todos em um só lugar, o que economiza muito tempo de engenharia e reduz erros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Alguns recursos avançados estão bloqueados em níveis de preços mais altos, e grandes conjuntos de dados podem se tornar caros. Para pipelines altamente personalizados, pode haver algumas limitações em comparação com soluções totalmente auto-hospedadas. Alguns recursos avançados estão bloqueados em níveis de preços mais altos, e grandes conjuntos de dados podem se tornar caros. Para pipelines altamente personalizados, pode haver algumas limitações em comparação com soluções totalmente auto-hospedadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Roboflow se destaca como uma plataforma líder de visão computacional de ponta a ponta ao simplificar o processo frequentemente desconexo de detecção de objetos e segmentação de instâncias em um fluxo de trabalho coeso e unificado. Um dos benefícios mais notáveis é a experiência de anotação, particularmente o recurso "Smart Polygon" alimentado pelo Segment Anything Model (SAM). Esta ferramenta transforma a tarefa geralmente trabalhosa de clicar em nível de pixel para máscaras de segmentação em uma operação rápida de um clique. Além dessa conveniência, a plataforma oferece um valor estratégico significativo através de suas poderosas ferramentas de pré-processamento e aumento, que permitem expandir seu conjunto de dados e melhorar a robustez do modelo simulando condições como ruído ou rotação—sem a necessidade de coletar novas imagens. Juntamente com o "Label Assist" para pré-rotulagem automatizada e a capacidade de exportar conjuntos de dados em mais de 30 formatos amplamente utilizados (incluindo YOLO, COCO e TFRecord), o Roboflow elimina efetivamente as barreiras técnicas entre a preparação de dados e o treinamento. Isso permite que você dedique seus esforços a refinar o desempenho do modelo em vez de lidar com conversões de arquivos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que acho frustrante sobre o Roboflow é que seus recursos de IA agem mais como assistentes do que como agentes totalmente autônomos, especialmente em relação às tarefas exigentes de anotação e Garantia de Qualidade (QA). Quando faço o upload de um conjunto de dados, espero que a IA lide com a rotulagem de imagens do início ao fim. No entanto, ainda tenho que passar por cada imagem para aplicar ou confirmar rótulos, o que torna o processo desnecessariamente manual. Este problema se torna ainda mais evidente com a segmentação de instâncias, onde anotações precisas de polígonos são essenciais. A plataforma não fornece uma camada de QA automatizada para garantir a precisão dessas anotações, então fico com a responsabilidade de verificar cada máscara para garantir a correção. Gostaria que houvesse um 'supervisor' de IA para validar automaticamente a qualidade e a consistência dos dados, em vez de deixar todo o trabalho de verificação para mim. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto de poder usar créditos para treinar modelos personalizados rápidos que aceleram bastante o processo de rotulagem. As ferramentas fornecidas são suficientemente flexíveis para rotular rapidamente imagens ou copiar rótulos para outras imagens. A exportação de dados de treinamento também é muito flexível, permitindo-me exportá-los em todos os formatos necessários com base nas necessidades do projeto. Integra-se bem com nosso fluxo de trabalho interno. Quando tive dificuldades, o suporte ao cliente entrou em contato comigo por conta própria, já que eu estava usando um novo recurso, e me ajudou a continuar. Eu o uso pelo menos uma vez por semana. É fácil de implementar em todos os projetos atuais devido à sua flexibilidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ao importar arquivos yaml, às vezes a ordem das classes é alterada, organizando-as em ordem alfabética. Isso requer mais um passo para trazê-las de volta à ordem original. Isso certamente poderia ser evitado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Roboflow é como ele lida de forma tão fluida com cada etapa da preparação de conjuntos de dados — desde o upload e anotação de imagens até o pré-processamento, aumento e exportação para treinamento. A plataforma é extremamente amigável ao usuário e economiza uma quantidade incrível de tempo ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Os recursos automatizados, controle de versão e opções de exportação para YOLO tornaram fácil gerenciar nosso conjunto de dados BharatPotHole de mais de 7.000 quadros de forma eficiente. Para nossa pesquisa de detecção de buracos iWatchRoad, o Roboflow ajudou a manter a qualidade consistente das anotações, apoiou a colaboração e simplificou todo o fluxo de trabalho. É uma das poucas ferramentas que realmente torna a gestão de conjuntos de dados de visão computacional sem esforço. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Honestamente, não há muito do que não gostar. Ocasionalmente, uploads grandes podem demorar um pouco mais, especialmente ao lidar com milhares de imagens em alta resolução, mas isso é esperado com grandes conjuntos de dados. Fora isso, tudo — desde as ferramentas de anotação até as opções de exportação — tem funcionado sem problemas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Rápido de implementar em dispositivos NVIDIA Jetson, fácil de treinar modelos, muitas opções diferentes de treinamento, fluxos de trabalho com uma infinidade de ferramentas para automatizar processos. A equipe de suporte responde rapidamente e ajuda a responder perguntas e resolver problemas. Constantemente inovando. Capaz de integrar facilmente com outras ferramentas que usamos. Usamos todos os dias para análise de fotos e vídeos e é capaz de acompanhar à medida que escalamos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gostaria que fosse mais fácil visualizar e gerenciar a inferência de vídeo ao vivo com a assinatura Growth deles. Análise coletada por e hospedada no G2.com.