Roboflow介紹
文檔: https://docs.roboflow.com/
Roboflow 是一個用於計算機視覺項目的平台，它旨在幫助開發人員和團隊更輕鬆地構建、訓練和部署計算機視覺模型。 Roboflow 提供了一系列工具和功能，使您能夠有效地處理圖像數據、訓練機器學習模型，並將這些模型集成到您的應用程序中。以下是 Roboflow 的一些主要特點和功能：
- 數據預處理和清理： Roboflow 提供了數據預處理工具，可以幫助您對圖像數據進行清理、轉換和增強，以提高模型的訓練質量和性能。
- 數據標註和註釋： 為了訓練計算機視覺模型，您需要標註圖像中的對象和特徵。 Roboflow 提供了圖像標註工具，可幫助您在圖像上繪製邊界框、進行分類標籤等操作。
- 模型訓練： 您可以使用 Roboflow 訓練您的計算機視覺模型，選擇適當的架構並使用您的數據進行訓練。 Roboflow 支持多種常見的深度學習框架，如TensorFlow和PyTorch。
- 模型評估和優化： 在訓練完成後，您可以使用 Roboflow 的評估工具來檢查模型在測試數據集上的表現，並進行模型的調優。
- 模型部署： Roboflow 提供了將訓練好的模型部署到不同環境的選項，包括本地環境、移動設備和雲端。
- 集成和 API： 您可以使用 Roboflow 的 API 將計算機視覺能力集成到您的應用程序中，以便自動處理圖像數據和執行預測。
- 教程和資源： Roboflow 提供了豐富的教程、文檔和資源，幫助您了解計算機視覺的基礎知識和最佳實踐。
可讓團隊於線上共同標記圖片
這個功能是我覺得Roboflow大勝labelImg的原因，當團隊有很多人要負責標記時，這個工具可以非常方便的檢視、確認、共同標記。
可匯入現有的資料集及標記
Roboflow可以直接匯入以標記好的檔案，可以在線上去觀察以標記的資料的標記樣態，這些都是labelImg沒有辦法做到的，我們可以直接把含有標記和圖片的資料夾拉近網頁裡面，他會問你是否資料夾內的檔案全部放入，選擇Upload
就會可以看到已經標記好的狀況，我覺得這個功能在使用別人標記的圖檔時非常重要，才可以知道別人是如何去標記圖片的
線上做資料增強
Roboflow 提供了豐富的在線數據增強工具，用於處理圖像數據，改善數據集的多樣性，提高模型的泛化能力。數據增強是在保持圖像語義信息的前提下，通過應用各種變換和處理來生成多樣性的圖像，從而增加模型對於不同場景的適應能力。以下是 Roboflow 在線數據增強工具的一些功能和特點：
- 旋轉和翻轉： 您可以輕鬆地對圖像進行旋轉、水平翻轉和垂直翻轉，從而生成不同角度和方向的圖像。
- 縮放和裁剪： Roboflow 允許您調整圖像的尺寸、剪裁圖像以及生成不同分辨率的圖像，以增加模型對於不同大小的物體和場景的適應能力。
- 亮度和對比度調整： 您可以調整圖像的亮度、對比度和飽和度，從而改變圖像的外觀和光照條件。
- 噪聲和擾動： 添加噪聲、模糊效果和其他擾動可以幫助模型更好地應對真實世界中的噪聲和不確定性。
- 顏色變換： 改變圖像的色彩分佈、色調和色溫，使模型能夠在不同的環境下進行準確的預測。
- 隨機變換： Roboflow 提供了隨機化參數，可以在每次增強時以隨機方式應用不同的變換，從而生成更多樣化的數據。
- 多模態增強： 對於多通道圖像（如RGB圖像），您可以單獨處理每個通道，或者應用通道之間的特定變換，以增加數據的多樣性。
- 實時預覽： 在進行數據增強時，Roboflow 提供實時預覽功能，讓您可以在應用增強之前查看變換後的圖像。
- 保存和導出： 您可以保存增強後的圖像，以便後續在模型訓練中使用。 Roboflow支持將增強後的數據導出到各種格式，如Yolo、COCO等。
按Generate可以做圖像預處理並選擇資料增強的方法，不過這邊圖片要輸出的若太多，就會要升級方案，免費方案沒辦法輸出破千張
線上建模
選擇Deploy頁籤，可以線上建模，並可以看到在測試資料及上的偵測狀況，我覺得最酷的是這一切都完全使用點、按就可以達成，完全no code
