Roboflowはコンピュータビジョン分野において非常に有用なツールです。このツールは、統合ワークフロービルダーとデプロイメントインフラストラクチャを備えており、設定した内容をデプロイできるように保証しています。ホステッドAPIを使用してデプロイするか、ビデオストリームや画像データをエッジにデプロイすることができます。カスタムモデル、オープンソースモデル、LLM API、プリビルトロジック、および外部アプリケーションを組み合わせることができます。
roboflow / supervisionは、コンピュータビジョンをアプリケーションに統合するのに役立つ様々なユーティリティを提供し、注釈からオブジェクトトラッキングまでの機能を網羅しています。業界標準のオープンソースライブラリで構築されています。roboflow / notebooksは、最新の最先端のコンピュータビジョンモデルを訓練して操作する方法を示すオープンソースのJupyter Notebooksです。autodistill / autodistillは、大きくて遅い基盤モデルを使用して、小さくて速い、監督学習モデルの訓練に使用するデータをラベル付けします。roboflow / inferenceは、コンピュータビジョン用の使いやすい、本番環境対応の推論サーバで、多くの人気のあるモデルアーキテクチャと微調整モデルのデプロイが可能です。
多くのユーザーがRoboflowを使用して素晴らしい成果を上げています。例えば、Mickey FriedmanはRoboflowが非常に素晴らしいツールであり、ラベリング体験を大幅に改善したと述べています。Moritz Feuerpfeilは新しいCVベンチマークを楽しんでおり、特にクラスタ化されたビジョンデータのインタラクティブなビューを楽しんでいます。Traun LeydenはRoboflowのサポートチームのcheeds06の迅速な対応に感動しています。Mykola Kozyrはroboflowとultralyticsの統合が素晴らしいと述べています。Learn With A RobotはRoboflowのリアルタイム訓練メトリクスが素晴らしいと述べています。
Kristen KehrerはRoboflowを使用して、画像と注釈を自分のyolov3モデルのフォーマットでアップロードし、yolov5ライブラリでモデルを構築するための正しいフォーマットでダウンロードできることを高く評価しています。
