Roboflow.

Görsel bir algoritmaya ihtiyacınız olduğunda

Roboflow, kamera veya görüntü koleksiyonlarından kontrol edilebilir tahminler üretmesi gereken projelere yöneliktir. Platform veri yükleme ve yönetimini, etiketlemeyi, model eğitimini ve dağıtımını birleştirir. Veri kümesi, model ve çalışma ortamının bağlantılı olması deneyden uygulamaya geçişe yardımcı olur.

Resmi belgeler veri kümelerini, modelleri, dağıtım yöntemlerini ve görsel iş akışlarını ayırır. Bulut altyapısının yanında kendi donanımınızda çalıştırma seçenekleri vardır. Seçim proje gereksinimleriyle başlar: Hangi nesneler aranacak, işlem nerede yapılacak ve uygulama tahminleri nasıl kullanacak?

Kutu tespitini kontrol et

Eğitim örneği olarak çalışma masasındaki farklı kutu türlerini kendi fotoğraflarınızda ayırt edin. Farklı ışık ve kamera konumlarında çekim yapıp açık etiketleme kuralları belirleyin. Test için ayrı görüntüler ayırın. Aynı fotoğrafın çok benzer kopyaları hem eğitim hem test kümesinde bulunmamalıdır.

Eğitimden sonra kaçırılan nesneleri ve yanlış pozitifleri her sınıf için sayın. Model tanıdık arka planı tanıyıp başka masada başarısız olabilir. Yeni çekim koşulları, iyi görünen eğitim örneğinden daha önemlidir. Güven skoru tek tahminin doğru olduğunu garanti etmez.

Deneyden uygulamaya

Entegrasyon için API, SDK ve dağıtım belgeleri yayımlanır. İzin verilen gecikmeyi, yükü ve belirsiz sonuçta izlenecek yolu belirleyin. Tahmin önemli eylem başlatıyorsa insan kontrolü ve güvenli durdurma olanağı sağlayın. Güvenilirliği kendi verilerinizde, her sınıfın hatalarını dikkate alarak ölçün.

Resmi sitede ücretsiz başlangıç ve ücretli seçenekler vardır. Plan seçerken veri gizliliğini, kullanılan hesaplama kaynaklarını ve dağıtım yöntemini kontrol edin. Ücretsiz deneyle sürekli endüstriyel akış farklı gereksinimlere sahiptir. Kendi altyapınız ayrıca uygun donanım ve bakım gerektirir.

Dağıtımdan sonra gerçek koşulları yansıtan ayrı değerlendirme kümesini koruyun. Kamera, arka plan veya ambalaj değişimi, uygulama kodunda belirgin hata olmadan davranışı etkileyebilir. Değişiklikleri kaydedip test örneklerini güncelleyin. Başarılı ilk gösterim, kaçırılan nesne ve yanlış alarm takibinin yerini almaz. Yeniden eğitimi tek sıra dışı kareye değil belirlenen soruna dayandırın.

Hangi görevler uygun

• Kendi görüntülerinde nesne algılamayı eğitmek
• Görsel iş akışını bulutta veya kendi altyapısında çalıştırmak