在上一篇文章中，我們探討了 AI 食物圖片辨識的「資料來源、收集與應用」，從公開資料集、自建資料，到合成影像的補充，都凸顯了資料工程在專案中的關鍵地位。然而，對於開發者來說，光是處理資料就已經耗費大量時間，更別提後續的標註、模型訓練與部署。

這正是 Roboflow 出現的價值。Roboflow 提供了一個完整的電腦視覺專案工作流程，從資料集管理、標註，到資料增強、模型訓練與 API 部署，皆能透過雲端平台完成，大幅降低開發門檻。

Roboflow 是什麼？

Roboflow 是一家專注於電腦視覺（Computer Vision）的軟體即服務（SaaS）平台，旨在讓開發者和企業更容易構建、訓練和部署基於圖片或影片的 AI 模型。它被稱為「給軟體添加視覺層」的工具，幫助用戶將視覺數據轉化為可操作的洞察，廣泛應用於醫療、製造、公眾安全、零售、農業和城市規劃等領域。

為什麼要使用 Roboflow？

對食物圖片辨識來說，Roboflow 的最大價值在於「快速整合資料工程與模型訓練」，特別在簡化數據處理與開源數據集方面，讓開發者更專注在應用場景設計，而不是陷入環境設定與資料處理的細節。
Roboflow Universe 擁有 250,000+ 開源數據集，可作為夜市小吃模型的基礎，節省數據收集時間。

Roboflow Universe 相關數據集：
Food Detection Dataset：1,596 張食物圖，可擴充為夜市小吃。
Snack Dataset：2,230 張零食圖，適合雞排/臭豆腐類。
Super Market Dataset：1,815 張超市圖像，可模擬夜市攤位。

練習用 Roboflow 訓練一個偵測單一食物的模型

註冊 Roboflow 帳號與環境介紹

開啟 Roboflow 官方網頁：roboflow.com

按下紫色的「Get Started」

可使用電子郵件、Google 或 GitHub 帳戶註冊。（選擇 Google 帳戶註冊）

繼續，同意服務條款＆隱私權政策後，按下紫色的「continue」

替工作空間（Workspace）取個名子，依個人需求選擇免費計劃 or 付費計畫。
免費計畫適用於小型項目，付費計劃（Starter、Enterprise 等）提供更高配額和進階功能。
注意：免費版為公開專案，若有隱私需求，升級付費計劃。

團隊協作模式：加入其他成員。

註冊成功

（本篇文章的部分內容由 Grok 協助潤飾文句＆圖片生成。）