Roboflow

Roboflow는 컴퓨터 비전 분야에서 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다. 이 도구는 통합된 워크플로우 빌더와 배포 인프라를 제공하여 구성한 내용을 쉽게 배포할 수 있도록 합니다. 호스팅된 API를 통해 또는 비디오 스트림이나 이미지 데이터를 이용하여 엣지로도 배포가 가능합니다. 사용자는 커스텀 모델, 오픈 소스 모델, LLM API, 사전 구축된 로직 및 외부 애플리케이션을 결합하여 사용할 수 있습니다. 또한, roboflow / supervision은 컴퓨터 비전을 애플리케이션에 통합하는 데 도움이 되는 다양한 유틸리티를 제공하며, 주석부터 객체 추적까지의 기능을 다룹니다. 이는 업계 표준 오픈 소스 라이브러리로 구축되었습니다. roboflow / notebooks는 최신 최첨단 컴퓨터 비전 모델을 훈련하고 작업하는 방법을 보여주는 오픈 소스 Jupyter 노트북입니다. autodistill / autodistill는 큰, 느린 기초 모델을 사용하여 작은, 빠른, 감독된 모델을 훈련하는 데 사용할 데이터를 레이블링합니다. roboflow / inference는 컴퓨터 비전을 위한 사용하기 쉽고 프로덕션 레디인 추론 서버로, 많은 인기 모델 아키텍처 및 미세 조정된 모델을 배포할 수 있습니다. 수많은 사용자들이 Roboflow를 사용하며 만족감을 표현하고 있습니다. 예를 들어, Mickey Friedman는 Roboflow가 매우 좋은 도구이며 자신의 레이블링 경험을 크게 향상시켰다고 말합니다. Moritz Feuerpfeil는 새로운 CV 벤치마크를 특히 클러스터링된 비전 데이터의 인터랙티브 뷰를 즐기고 있다고 언급합니다. Traun Leyden는 Roboflow 지원 팀의 @cheeds06의 신속한 응답에 감탄하고 있으며, 문제를 해결하는 데 도움을 받고 있습니다. Mykola Kozyr는 @roboflow와 @ultralytics의 통합이 훌륭하다고 말합니다. Learn With A Robot은 @roboflow의 실시간 훈련 메트릭스를 보는 것이 즐겁다고 말합니다. Helicopters of DC는 컴퓨터 비전 프로그램을 통해 헬리콥터 사진을 자동으로 식별할 수 있다고 말합니다. Sammriddh Gupta는 @roboflow의 주간 뉴스레터에 대해 칭찬하며, 컴퓨터 비전 가이드, 뉴스 및 연구 논문을 제공한다고 말합니다. Josh Pigford는 @roboflow를 사용하여 사진에서 도구를 인식하는 로봇을 훈련하고 있습니다. Matthew Cicanese는 @roboflow를 사용하여 #Lichens에 대한 #MachineLearning #ComputerVision 모델을 훈련하고 있으며, 즐거운 경험을 하고 있다고 말합니다. Kristen Kehrer는 @roboflow를 사용하여 이미지와 주석을 자신의 yolov3 모델에 맞는 형식으로 업로드하고, python의 yolov5 라이브러리로 모델을 구축하기 위한 올바른 형식으로 다운로드할 수 있다고 말합니다. 800,000명 이상의 개발자가 Roboflow를 사용하여 구축하고 있으며, 당신도 무료로 시도해볼 수 있습니다.