Roboflow不仅仅是一个工具，它是一个全面的计算机视觉平台，提供从图像到推理的完整解决方案。深知，Roboflow不可能成为每个用户在每个环节的最佳工具。因此，从一开始，Roboflow的核心理念就是尽可能地实现互操作性。通过在计算机视觉工作流程的每一步提供强大的、可扩展的API和集成，可以将Roboflow与所有喜欢的工具一起使用。
在这篇文章中，将回顾Roboflow生态系统中的一些集成点，可以在这里将应用程序连接到计算机视觉平台。Roboflow的MLOps平台在工作流程的每一步都有API和集成可用，并与数十种其他有用的工具连接，从标注平台如Make Sense和CVAT到部署设备如Raspberry Pi和NVIDIA Jetson。
通过Roboflow上传API和Roboflow Python包，可以将图像上传到Roboflow。使用这些方法，可以将图像上传无缝集成到应用程序中，用于从边缘的摄像头采样数据进行主动学习，或者从其他来源导入数据。提供了使用这些API的示例脚本，用于将私有存储桶连接到Roboflow账户。新发布的开源Magic Scissors应用程序展示了如何通过自定义应用程序将数据导入到Roboflow数据集中。还与外部数据提供商如NVIDIA Omniverse、Unity Perception和Stable Diffusion连接，以获取合成数据。
Roboflow Annotate是内置于Roboflow中的一个平台，可以通过它来标注图像，用于目标检测、分类和分割任务。话虽如此，并不需要使用Roboflow Annotate来与平台合作。Roboflow支持通过用户界面、标注API和Python SDK导入数十种标注格式（包括Sagemaker Ground Truth、Scale和LabelBox等标注服务的格式）。可以使用最舒适的标注工具，并将数据带入Roboflow进行管理、训练和用于模型部署。
与CVAT和Make Sense有深入的集成，让可以使用Roboflow模型来启用模型辅助学习。通过这些集成，可以使用托管在Roboflow上的模型的以前版本——以及Universe上的50,000多个公共模型——来协助标注图像。这个功能也在Roboflow Annotate中原生提供。
Roboflow的Search和Export API使得在笔记本和其他工具中访问数据进行分析变得容易。例如，可以使用Scikit-learn对图像的CLIP嵌入进行向量分析，或者可以使用搜索API在数据集上构建一个语义搜索引擎。
在训练方面，Roboflow有广泛的选项，从平台内的AutoML（以及API方法来在云端程序化启动训练），到开源模型库中的数十个模型，以及与第三方训练工具如Rekognition Custom Labels、Azure Custom Vision和Ultralytics Hub的集成。
Roboflow Deploy非常灵活，支持将自定义模型部署到包括Docker（在Intel、ARM、Jetson和CUDA加速的NVIDIA GPU上）、Luxonis OAK/DepthAI、原生iOS和浏览器中的Tensorflow.js在内的多个平台。这允许将模型紧密集成到其他应用程序中（例如，为与CVAT的集成提供动力，用于他们的自动标注功能）。
还在幕后与几个新的合作伙伴合作，扩大可以用Roboflow部署的地方。请继续关注这里的更多公告！
Roboflow还有一些有用的工具，用于利用模型的预测，包括：用于计数和跟踪等常见任务的实用程序；用于创建触发操作的业务逻辑的模板；开源工具；全新的Zapier集成，将模型与数千个其他应用程序连接起来；等等。