Construire des modèles d'apprentissage automatique sur Roboflow est vraiment facile. Il y a beaucoup de jeux de données disponibles sur Roboflow Universe, et vous pouvez même ajouter vos propres images pour améliorer votre modèle—c'est très simple. Le meilleur, c'est que Roboflow s'occupe de l'entraînement pour vous et offre une grande précision. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Roboflow Univers n'a pas autant de jeux de données que Kaggle, mais cela a du sens puisque la plateforme est plus axée sur son propre écosystème. L'entraînement d'un modèle peut prendre du temps, selon la taille de votre jeu de données, mais plus vous avez de données, meilleurs sont les résultats. Dans l'ensemble, c'est une expérience solide. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus chez Roboflow, c'est son flux de travail de vision par ordinateur de bout en bout, en particulier la manière fluide dont il intègre la gestion des ensembles de données, l'annotation, le prétraitement, l'augmentation et l'exportation sur une seule plateforme. Avoir accès à une gamme de jeux de données publics diversifiés et bien annotés (par exemple, des jeux de données de défauts d'impression 3D), combiné à des formats d'exportation flexibles et un contrôle de version intégré, rend l'expérimentation et la reproductibilité beaucoup plus faciles. De plus, l'interface de Roboflow réduit la surcharge de la préparation des ensembles de données, permettant ainsi aux chercheurs de passer plus de temps sur la conception et l'évaluation des modèles plutôt que de se perdre dans l'ingénierie des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Roboflow est une plateforme très complète, et la plupart de ses fonctionnalités semblent bien conçues. Si quelque chose, certaines des fonctionnalités plus avancées prennent du temps à être pleinement explorées et utilisées efficacement, mais c'est en grande partie parce que la plateforme inclut une gamme aussi large d'outils puissants. Dans l'ensemble, cette profondeur est une véritable force : elle permet aux utilisateurs de passer de projets simples à des flux de travail plus avancés et orientés vers la recherche à mesure que leurs besoins évoluent. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure chose à propos de Roboflow est que je peux créer mes propres modèles de vision par ordinateur et, au-delà, les configurer à partir de zéro pour qu'ils fonctionnent exactement comme j'en ai besoin. Les fonctionnalités simples de glisser-déposer facilitent la configuration, et je peux apporter des modifications intuitives en cours de route. Comme tout est en ligne, cela ne dépend pas des cœurs de mon PC. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Jusqu'à présent, c'était génial d'explorer Roboflow. Cependant, j'aimerais avoir plus d'utilité en ce qui concerne l'importation et la gestion de nos propres données, surtout pour les modèles personnalisés qui nécessitent une énorme quantité de données. Si possible, il serait également utile d'avoir des moyens de se procurer ou d'importer des données directement à partir de différents sites comme Kaggle, etc. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Roboflow fournit un pipeline complet pour la recherche en vision par ordinateur, allant de l'annotation et la gestion des versions des ensembles de données à l'augmentation et l'exportation de modèles. L'interface est intuitive, et les fonctionnalités de gestion des ensembles de données (partitions, visualisation de l'équilibre des classes, contrôle de l'augmentation et conversion de format) réduisent considérablement la surcharge expérimentale. Pour la recherche académique, la capacité à itérer rapidement sur les ensembles de données, à reproduire des expériences et à exporter vers plusieurs frameworks (YOLO, COCO, TensorFlow, ONNX, etc.) est extrêmement précieuse. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pour les ensembles de données à très grande échelle, le traitement et l'exportation dans le cloud peuvent parfois être chronophages, et la personnalisation avancée des pipelines d'augmentation est légèrement plus limitée par rapport aux scripts locaux entièrement personnalisés. De plus, certaines fonctionnalités avancées sont verrouillées derrière des niveaux payants, ce qui peut être une limitation pour les étudiants avec un financement limité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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 rend les flux de travail de vision par ordinateur simples et rapides. La gestion des jeux de données, l'étiquetage, l'augmentation et la gestion des versions sont tous réunis en un seul endroit, ce qui permet de gagner beaucoup de temps d'ingénierie et de réduire les erreurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines fonctionnalités avancées sont verrouillées derrière des niveaux de tarification plus élevés, et les grands ensembles de données peuvent devenir coûteux. Pour des pipelines hautement personnalisés, il peut y avoir certaines limitations par rapport aux solutions entièrement auto-hébergées. Certaines fonctionnalités avancées sont verrouillées derrière des niveaux de tarification plus élevés, et les grands ensembles de données peuvent devenir coûteux. Pour des pipelines hautement personnalisés, il peut y avoir certaines limitations par rapport aux solutions entièrement auto-hébergées. 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.

J'aime pouvoir utiliser des crédits pour entraîner rapidement des modèles personnalisés qui accélèrent considérablement le processus d'étiquetage. Les outils fournis sont suffisamment flexibles pour étiqueter rapidement des images ou copier des étiquettes sur d'autres images. L'exportation des données d'entraînement est également très flexible, me permettant de les exporter dans tous les formats requis en fonction des besoins du projet. Il s'intègre bien à notre flux de travail interne. Lorsque j'ai rencontré des difficultés, le support client m'a contacté de son propre chef puisque j'utilisais une nouvelle fonctionnalité et m'a aidé à continuer. Je l'utilise au moins une fois par semaine. Il est facile à mettre en œuvre dans chaque projet actuel grâce à sa flexibilité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Lors de l'importation de fichiers yaml, il arrive parfois que l'ordre des classes soit perturbé, les arrangeant par ordre alphabétique. Cela nécessite une étape supplémentaire pour les remettre dans l'ordre original. Cela pourrait certainement être évité. 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.

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