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 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.

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.

Roboflow tornou-se uma ferramenta chave para pesquisa em visão computacional, especialmente em projetos focados em detecção em tempo real. O que eu gosto é seu foco em simplificar todo o ciclo de treinamento de modelos com conjuntos de dados ou seus próprios conjuntos de dados, o que permite que você se concentre na qualidade dos dados e na otimização de algoritmos em vez de perder tempo com configurações técnicas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Roboflow seja uma ferramenta líder, o recurso menos útil é a ferramenta de treinamento integrada para usuários experientes. A rotulagem automática requer muita supervisão humana (human-in-the-loop), e para objetos muito pequenos ou imagens de baixa resolução, a IA do Roboflow frequentemente falha, exigindo rotulagem manual exaustiva. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esta ferramenta é fácil de usar, oferece uma ampla variedade de estilos de anotação e inclui um recurso de autoanotação. Facilita o treinamento, e o recurso de aumento de dados é excelente. Facilidade de integração com o Google Colab. Também consegui ajuda quando quis mais créditos de treinamento. Orientada para estudantes, pode treinar quantas vezes quiser, diferentes modelos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Se houvesse alguns conjuntos de dados prontamente disponíveis, integrados em. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como parte do meu projeto de graduação, Sistema de Câmera AI, uma plataforma de monitoramento inteligente implantada em edifícios, parques temáticos e mercados noturnos, precisávamos processar grandes quantidades de dados de vídeo e imagem de dezenas de câmeras. Nossos casos de uso exigiam a anotação de objetos complexos, tais como:

- Rostos para diferenciar funcionários, convidados, VIPs e pessoas desconhecidas

- Pessoas em condições desafiadoras (máscaras, pouca luz, contraluz, cenas de multidão)

- Veículos (carros, buggies) entrando em áreas restritas

- Comportamentos especiais, como aglomerações, movimento na direção errada ou intrusões Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Existem algumas limitações com a conta de Pesquisa Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Roboflow é uma plataforma abrangente que permite que equipes colaborem na gestão de conjuntos de dados, preparação de dados e treinamento de modelos em um fluxo de trabalho integrado. A plataforma está em desenvolvimento ativo, com novos recursos e melhorias sendo lançados frequentemente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A API do Roboflow ainda não está totalmente madura, o que pode limitar a automação e a integração mais profunda em pipelines personalizados. Além disso, o suporte a recursos é desigual entre os tipos de projetos: os fluxos de trabalho de detecção de objetos estão significativamente mais desenvolvidos do que outros, com a detecção de pontos-chave em particular carecendo do mesmo nível de funcionalidade e ferramentas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Roboflow é que ele não só facilita a preparação de conjuntos de dados, mas também oferece treinamento de modelos embutido e gráficos de avaliação claros que me ajudam a entender o desempenho rapidamente. Eu aprecio especialmente como é simples integrar os modelos treinados em diferentes aplicações, o que torna todo o fluxo de trabalho—desde os dados até a implantação—suave e agradável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu não gosto no Roboflow é que alguns dos melhores recursos e limites maiores de conjuntos de dados estão disponíveis apenas nos planos pagos, o que pode ser difícil para iniciantes ou estudantes que querem praticar em projetos maiores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.