Roboflow, bilgisayarla görme uygulamalarının geliştirilmesi ve üretime alınması için uçtan uca bir yapay zekâ platformudur. Ocak 2020’de Brad Dwyer ve Joseph Nelson tarafından kurulmuştur. Merkezi ABD’nin Iowa eyaletinde bulunan şirket, geliştiricilere veri anotasyonu, model eğitimi, değerlendirme, konuşlandırma ve üretim süreçlerini tek bir sistemde sunmayı amaçlamaktadır. Roboflow, bireysel yazılımcılardan Fortune 100 şirketlerine kadar geniş bir kullanıcı kitlesine hizmet vermektedir.

Kuruluş

Roboflow, Ocak 2020 tarihinde Amerika Birleşik Devletleri’nin Iowa eyaletinde Brad Dwyer ve Joseph Nelson tarafından kurulmuştur. Şirketin kuruluş amacı, bilgisayarla görme uygulamalarının geliştirilmesini kolaylaştırmak, model eğitimi ve dağıtımı süreçlerini merkezi bir platform üzerinden yönetilebilir hâle getirmektir. Kurucular, kendi projelerinde yaşadıkları teknik zorluklardan yola çıkarak bu platformu geliştirme kararı almışlardır. Roboflow, kuruluşundan itibaren Y Combinator, Craft Ventures ve Lachy Groom Fund gibi yatırımcıların desteğiyle büyümesini sürdürmüştür.

Platform Özellikleri

Roboflow platformu; veri seti oluşturma, görsel veri etiketleme, model eğitimi, dağıtımı ve izlenmesi dahil olmak üzere görsel yapay zekâ döngüsünün tüm aşamalarını kapsar. Kullanıcılar; nesne tespiti, sınıflandırma, anahtar nokta tespiti, semantik segmentasyon ve görüntü alt yazılama gibi görevler için modeller geliştirebilmektedir. Roboflow Inference, açık kaynaklı ve üretime hazır bir çıkarım sunucusudur. Bu bileşen sayesinde modeller hem bulut ortamında hem de Raspberry Pi gibi uç cihazlarda çalıştırılabilir. SDK’lar  (Software Development Kit - Yazılım Geliştirme Kiti) ve API’ler (Application Programming Interface - Uygulama Programlama Arayüzü) aracılığıyla Python, JavaScript, Swift ve .NET gibi farklı dillerle entegre edilebilir. Autodistill modülü, temel modeller ile etiketleme yaparak daha küçük, hızlı ve denetimli modellerin eğitimi için veri oluşturmayı sağlar. Supervision modülü ise izleme ve hata tespiti gibi süreçlerin yönetilmesini kolaylaştırır.

Model Ekosistemi

Roboflow, çeşitli üçüncü taraf model mimarileriyle uyumludur. Platform, Ultralytics tarafından geliştirilen YOLOv5, YOLOv8, YOLO11 gibi modellerin yanı sıra, Microsoft tarafından açık kaynak olarak sunulan Florence-2 ve transformer tabanlı RF-DETR gibi gelişmiş modellerin dağıtımı ve eğitimi için destek sağlar.

Florence-2 gibi multimodel modeller; nesne algılama, görüntü açıklama ve sıfır atışlı (zero-shot) görsel görevlerde kullanılmak üzere Roboflow platformu üzerinden API aracılığıyla konuşlandırılabilir. Bu sayede geliştiriciler, küçük donanımlarda bile yüksek performanslı görsel modelleri uygulamalarına entegre edebilmektedir.

Sektörel Uygulamalar

Roboflow; otomotiv, perakende, tarım, üretim, sağlık, güvenlik, gıda, enerji, kamu ve savunma sanayii gibi birçok sektörde uygulanabilir çözümler sunmaktadır. Öne çıkan kullanım senaryoları arasında ürün kalite denetimi, envanter takibi, kişisel koruyucu donanım tespiti, otomatik etiket kontrolü ve güvenlik bölgelerinde insan hareketlerinin izlenmesi yer alır. Roboflow, görsel verileri yüksek doğrulukla analiz ederek üretim hatlarındaki kusurları erken aşamada tespit edebilir, bu da maliyetleri azaltmaya ve operasyonel verimliliği artırmaya yardımcı olur. Platform, hem gerçek zamanlı kenar cihazlarda hem de bulut ortamında çalışabilecek şekilde tasarlanmıştır.

Açık Kaynak ve Entegrasyonlar

Roboflow; Jupyter Notebook’lar, model karşılaştırma analizleri ve görsel arayüz araçları gibi kapsamlı açık kaynak araçlarıyla desteklenmektedir. Ayrıca TensorFlow, PyTorch, Amazon SageMaker, Google Colab, Azure ML ve Hugging Face gibi popüler makine öğrenimi altyapılarıyla entegrasyon imkânı sunar. Veri setleri, CVAT, LabelMe, Create ML gibi formatlarla uyumlu olarak içe aktarılabilir ve dışa aktarılabilir. Platformda ayrıca kamera entegrasyonları için Luxonis, Basler, Reolink gibi cihazlarla uyumluluk da sağlanmaktadır.

Kurumsal Güvenlik

Roboflow, kurumsal düzeyde güvenlik standartlarına uygun şekilde geliştirilmiştir. Platform, SOC 2 Type 2 sertifikasına sahiptir ve veriler hem aktarım sırasında hem de depolama anında şifrelenir. Ayrıca, HIPAA uyumlu altyapı sayesinde sağlık alanında da güvenle kullanılabilmektedir. Roboflow, dünya genelinde 16.000’den fazla kuruluş tarafından kullanılmakta ve 1 milyondan fazla geliştirici tarafından tercih edilmektedir. Şirket, Y Combinator, Craft Ventures ve Lachy Groom Fund gibi yatırımcıların yanı sıra Stripe, Firebase, PayPal ve Segment’in kurucuları gibi bireysel yatırımcılar tarafından da desteklenmektedir. Microsoft tarafından geliştirilen Florence-2, Roboflow altyapısıyla entegre bir şekilde çalıştırılabilir. MIT lisansı altında açık kaynak olarak sunulan bu model, görsel açıklama, nesne tespiti ve segmentasyon gibi görevlerde yüksek performans göstermektedir. Florence-2 modeli, Roboflow API anahtarıyla hem CPU (örneğin Raspberry Pi) hem de GPU (örneğin NVIDIA Jetson) üzerinde kolaylıkla çalıştırılabilir.

Gelecek Vizyonu

Roboflow, bilgisayarla görme teknolojilerinin daha erişilebilir, hızlı ve güvenli bir şekilde kullanılabilmesi için platformunu sürekli olarak geliştirmeyi hedeflemektedir. Yapay zekânın endüstriyel ölçekte üretime entegre edilmesini kolaylaştıran Roboflow, düşük kodlu ve açık kaynak temelli çözümlerle geliştiricilerin üretkenliğini artırmaya odaklanmaktadır. Şirket, önümüzdeki dönemde daha fazla vakıf modeli desteği, görsel sorgu sistemleri ve otomatik model güncellemeleri gibi özellikleri platforma entegre etmeyi planlamaktadır.