Canonical: https://instain.ru/tr/ai/roboflow/
Language: tr

Roboflow  Platform

# Roboflow. 

Bilgisayar görme uygulamalarının geliştirilmesi

4.53 / 5    [Katalog değerlendirmesi](https://instain.ru/tr/ai/roboflow/#editorial-rating) [Resmî site ](https://roboflow.com/)

Roboflow veri hazırlamaya, bilgisayarlı görü modellerini eğitmeye ve dağıtmaya yardımcı olur.

![Roboflow: Resmi ürün sayfası.](https://instain.ru/assets/images/roboflow-screen-fd48f82054d6-1200.webp)

Roboflow resmi sayfası.  [Kaynağı aç ](https://roboflow.com/)

## 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

Özellikler 

## Güçlü yönler

- Veri ve dağıtım tek bir işlemle bağlantılıdır.

- Altyapınız için API, SDK ve seçenekler var

Dikkate alınması gerekenler 

## Sınırlamalar

- Kalite veriye ve model doğrulamasına bağlıdır

- Operasyon teknik ayarlama gerektirir

## Seçim ve koşullar

Ücretsiz kullanım

Evet

Deneme süresi

Doğrulanmadı

Kayıt gerektirmez

Doğrulanmadı

Rusça arayüz

Doğrulanmadı

Yerel kurulum

Evet

API

Evet

“Doğrulanmadı”, yeterli bilgi bulunmadığı anlamına gelir. Özellik mevcut olabilir; geliştiricinin koşullarını kontrol edin.

Girdi biçimleri

Görsel, Video, Veri

Sonuç

Model, Veri

### Koşullar

Roboflow ücretsiz başlangıç ve ücretli kaynaklara sahiptir. Veri gizliliği, bulut işleme, API ve altyapınızda çalışma, seçilen proje koşullarına bağlıdır.

Görevden ilk sonuca

## Uygulama örneği

Görev

Kendi görüntülerinde nesne algılamayı eğitmek

Ne hazırlamalısınız?

Sınıfları etiketlenmiş küçük bir kutu görüntüsü seriniz ve test için ayrı görüntüler.

### Görev veya istem

Görev: Veri kümesini hazırlayın, kutu algılama modeli eğitin ve ayrı tutulan görüntülerde farklı ışık altında test edin.

### Beklenen sonuç

Eğitilmiş model ve test görüntülerindeki nesne tahminleri.

### Sonuç nasıl kontrol edilir

- Aynı görüntünün çok benzer kopyalarını hem eğitimde hem testte kullanmayın.

- Yanlış alarmları ve kaçırılan nesneleri her sınıf için ayrı sayın.

Bu, görevin nasıl tanımlanabileceğini gösteren editoryal bir eğitim örneğidir; servisi bizzat test ederek elde edilmiş bir sonuç değildir. Gerekli modun kullanılabilirliğini, kaynak dosyalar üzerindeki hakları ve sonucun kullanım koşullarını kontrol edin.

Ayrıntıları kontrol et

## Resmi kaynaklar

-  [Resmi ürün sayfası ](https://roboflow.com/)

-  [Geliştirici Dokümantasyonu ve Şartları ](https://docs.roboflow.com/)

Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın.

Kısaca araç hakkında

Geliştirici

Roboflow

Kategori

[Kod](https://instain.ru/tr/category/code/)

Erişim

Bir hesap ve kendi altyapınızda dağıtmanın belgelenmiş yolları ile bulut platformu.

Ödeme

Gelişmiş kaynaklar, gizlilik ve dağıtım için ücretsiz bir başlangıç ve ücretli şartlar vardır.

API

Evet, geliştiricide

[Geliştirici Koşulları ](https://roboflow.com/pricing)

Katalog değerlendirmesi

4.53 / 5 

Özellikler

4.60 / 5 

Çalışma senaryoları

4.30 / 5 

Ekosistem

4.60 / 5 

Belgeler

4.60 / 5 

Puanlar katalogda yol gösterir. Kullanıcı yorumu veya kişisel test sonucu değildir.

[Metodolojiye bakın ](https://instain.ru/tr/methodology/)