在Google Maps出现之前，人们通过纸质地图来寻找到达目的地的路线。虽然有多种路线可供选择，但Google Maps的出现使得这一过程变得无缝且高效。Cocoparks的创始人兼首席执行官Raphael表示，使用Roboflow给他们的开发工作带来了类似的变革——它使开发工作更快、更准确、更简单。
Raphael和他的团队发现，Roboflow在几个关键方面提高了他们的开发效率。它节省了团队数周的工程努力，就像增加了一个机器学习工程师而无需实际招聘。
Cocoparks团队更快地创建了训练数据集，混合和匹配图像示例，以适应他们的问题背景。他们能够立即可视化标签问题，移除标记不当的图像。这使他们能够迅速找到改进数据集的简单方法。
数据增强使团队能够在不收集额外数据的情况下创建更具代表性的数据集。对于Cocoparks团队来说，有限的数据——尤其是从他们问题所需的独特视角收集的数据——阻碍了模型性能的提高。在包含一些基本的数据增强后，他们看到模型性能提高了2%，而没有改变其他任何东西。最终，模型在手头的任务上达到了93%的mAP。
Cocoparks团队发现自己花费了太多时间处理各种数据格式，转换模型框架，而没有专注于手头的任务。他们能够无缝地将数据从PASCAL VOC转换为TFRecord或COCO JSON，这样他们就可以更快地尝试更多的模型。这至少节省了一周的工程时间。
团队尝试了Roboflow模型库中的模型，发现MobileNetSSDv2最适合他们的用例。最终，Cocoparks团队在短短30天内就为他们的应用交付了一个工作模型，使团队能够更快地进入市场，验证他们的想法，并赢得更多客户。
通过Roboflow，Cocoparks团队不仅提高了开发效率，还缩短了产品从概念到市场的周期。这种快速的开发流程使得团队能够迅速验证他们的创意，并在竞争激烈的市场中获得优势。Roboflow作为一个强大的工具，为计算机视觉开发提供了类似于Google Maps在导航中的作用，使得开发过程更加直观和高效。
Roboflow的易用性和强大的功能使其成为计算机视觉领域的一个游戏规则改变者。它通过简化数据准备、增强和模型原型的步骤，帮助团队节省宝贵的时间和资源，从而专注于创新和产品开发。Cocoparks团队的成功案例证明了Roboflow在加速产品开发和市场推广方面的潜力。