Roboflow est une plateforme de vision par ordinateur qui fournit des outils pour construire, entraîner, déployer et gérer des modèles de vision par ordinateur, ce qui facilite la création par les développeurs et les organisations d'applications qui comprennent les données visuelles. Fondée en 2020 par Joseph Nelson et Brad Dwyer, l'entreprise est basée à Des Moines, en Iowa. Roboflow fournit un flux de travail complet pour les projets de vision par ordinateur, allant de la collecte et l'annotation de données à l'entraînement des modèles et au déploiement en production. La plateforme offre un outil d'annotation basé sur le web pour l'étiquetage des images et des vidéos avec des boîtes englobantes, des polygones, des points clés et des masques de segmentation. Elle supporte des fonctionnalités d'étiquetage assisté qui utilisent l'IA pour accélérer le processus d'annotation via l'étiquetage assisté par modèle et les suggestions d'étiquettes automatiques. Roboflow Universe est un référentiel public hébergeant plus de 250 000 ensembles de données de vision par ordinateur et des modèles pré-entraînés contribués par la communauté, que les utilisateurs peuvent utiliser comme points de départ pour leurs propres projets. La plateforme supporte l'entraînement de modèles pour la détection d'objets, la classification d'images, la segmentation d'instances et la segmentation sémantique en utilisant des architectures populaires notamment YOLOv8, YOLO-NAS et d'autres modèles de pointe. Roboflow s'intègre également aux modèles de fondation comme SAM (Segment Anything Model) et CLIP pour les tâches de vision par ordinateur zero-shot et few-shot. Pour le déploiement, Roboflow fournit des APIs d'inférence hébergées, des options de déploiement sur les bords pour exécuter des modèles sur des appareils comme NVIDIA Jetson et Raspberry Pi, et des SDKs pour les applications iOS, Android et web. Le serveur Roboflow Inference peut être auto-hébergé pour les exigences de déploiement sur site. La plateforme inclut des fonctionnalités de gestion des ensembles de données telles que le contrôle de version, l'augmentation, le prétraitement et les vérifications de santé qui identifient les problèmes potentiels de qualité des données. Roboflow propose un niveau gratuit pour les projets publics, un plan Starter pour les développeurs individuels, un plan Growth pour les équipes, et un plan Enterprise avec support dédié, options de déploiement personnalisées et des fonctionnalités de sécurité avancées.

Analyse de données IA

Roboflow inclut des fonctionnalités d'analyse de données pour les projets de vision par ordinateur, fournissant des contrôles de santé des ensembles de données qui identifient les déséquilibres de classes, les problèmes de qualité d'annotation et les problèmes de distribution des données. Ces outils analytiques aident les utilisateurs à comprendre et à améliorer la qualité de leurs données d'entraînement avant l'entraînement du modèle, ce qui conduit à de meilleures performances du modèle.

Modeles d'images IA

Roboflow héberge et intègre les modèles de vision par ordinateur pour les tâches de compréhension d'images, notamment la détection d'objets, la classification d'images, la segmentation d'instances et la segmentation sémantique. La plateforme fournit un accès à des architectures de pointe et à des modèles fondamentaux comme SAM et CLIP, ainsi qu'à la bibliothèque de Roboflow Universe contenant plus de 250 000 ensembles de données communautaires et modèles pré-entraînés.

Outils MLOps IA

Roboflow prend en charge les flux de travail MLOps de vision par ordinateur grâce au contrôle de version des ensembles de données, à la gestion de l'entraînement des modèles, à l'orchestration du déploiement et à la surveillance de l'inférence. La plateforme fournit des outils pour gérer le cycle de vie des modèles de vision par ordinateur, de la collecte de données à la production, y compris les contrôles de santé des données et le suivi des performances des modèles.

Hébergement de modèles IA

Roboflow fournit des API d'inférence hébergées pour déployer des modèles de vision par ordinateur en production, avec des options d'hébergement en cloud, de déploiement en périphérie sur des appareils comme NVIDIA Jetson et Raspberry Pi, et d'inférence auto-hébergée via le serveur Roboflow Inference open-source. Cette flexibilité prend en charge le déploiement dans divers environnements du cloud aux appareils embarqués.

Outils de recherche IA

Roboflow soutient la recherche en vision par ordinateur grâce à Roboflow Universe, un référentiel public d'ensembles de données et de modèles, l'intégration avec des architectures de pointe et des outils pour l'expérimentation rapide. Les chercheurs utilisent la plateforme pour évaluer les modèles, partager les ensembles de données et accélérer la recherche en vision par ordinateur avec des flux de travail standardisés de gestion des données et d'entraînement.

Plateformes d'entraînement IA

Roboflow fournit un pipeline d'entraînement de bout en bout pour les modèles de vision par ordinateur, prenant en charge l'annotation, l'augmentation de données, le prétraitement et l'entraînement de modèles pour les tâches de détection d'objets, de classification et de segmentation. Les utilisateurs peuvent entraîner des modèles en utilisant YOLOv8 et d'autres architectures via la plateforme, avec réglage automatique des hyperparamètres et métriques d'évaluation.