> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/datasets/hi/create-and-upload/adding-data.md). # इमेज, वीडियो और एनोटेशन अपलोड करें Roboflow के साथ किसी मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने का पहला चरण डेटा को किसी Project में अपलोड करना है। सबसे पहले, आपको [एक Project बनाना होगा](/datasets/hi/create-and-upload/create-a-project.md). फिर, आपको एक वेब पेज पर ले जाया जाएगा, जहाँ से आप डेटा अपलोड कर सकते हैं। आप अपने प्रोजेक्ट साइडबार में उपलब्ध "Upload Data" बटन से भी इस पेज तक पहुँच सकते हैं। ## डेटा कैसे जोड़ें आप अपने Roboflow खाते में डेटा इस तरह जोड़ सकते हैं: * वेब एप्लिकेशन का उपयोग करके: 1,000 से कम छवियों वाले डेटासेट के लिए अनुशंसित। * कमांड लाइन का उपयोग करके: 1,000 से अधिक छवियों वाले डेटासेट के लिए अनुशंसित। * Dataset Upload Workflow Block का उपयोग करके: उन Workflows से डेटा एकत्र करने के लिए अनुशंसित जिनमें मॉडल पहले से प्रोडक्शन में है। {% hint style="info" %} यदि आपकी छवियाँ पहले से ही AWS S3, Google Cloud Storage, या Azure Blob Storage जैसी क्लाउड स्टोरेज में हैं, तो [Datasources](/datasets/hi/create-and-upload/adding-data/datasources.md) और Bucket Mirror को अपलोड स्क्रिप्ट करने के बजाय डिफ़ॉल्ट पथ के रूप में उपयोग करें। एक Datasource स्वचालित रूप से आपकी workspace में छवियाँ और मेटाडेटा आयात, ग्रहण, और सिंक करता है। signed URL uploads या local downloads का उपयोग केवल एक-बार या आवश्यकता अनुसार आयात के लिए करें। {% endhint %} वेब एप्लिकेशन और कमांड लाइन से, आप ये अपलोड कर सकते हैं: * JPG, PNG, WEBP, AVIF, BMP, और HEIC/HEIF छवियाँ.\* * MOV और MP4 वीडियो। * PDF फ़ाइलें। * [किसी भी समर्थित प्रारूप में annotations।](https://roboflow.com/formats) \**अधिकतम आकार 20MB और 16,400 x 10,900 पिक्सेल।* आप केवल अपनी संबंधित छवियों के साथ annotations अपलोड कर सकते हैं। आप उन छवियों के लिए annotations अपलोड नहीं कर सकते जो पहले से आपके डेटासेट में आयात की जा चुकी हैं। ## वेब ऐप जब आप कोई project बनाते हैं, या Upload Data पेज पर, आपको एक बॉक्स दिखाई देगा जिसमें आप छवियाँ, वीडियो, और annotations खींचकर छोड़ सकते हैं:
[40 से अधिक annotation प्रारूप समर्थित हैं।](https://roboflow.com/formats) समर्थित प्रारूप आपके project प्रकार के आधार पर भिन्न होते हैं।
फ़ाइल नाम कैसे संसाधित किए जाते हैं हम upload/import और export दोनों में class names को साफ़ करते हैं ताकि image file names मानकीकृत किए जा सकें। upload और dataset export पर, हम निम्नलिखित करते हैं: * शुरुआती/अंतिम whitespace हटाना * सभी whitespace (newlines और tabs सहित) को एक space में बदला जाता है * दोहरी spaces हटा दी जाती हैं * `/.[]#~*` अक्षरों को डैश (`-`) * `|'"` अक्षर हटा दिए जाते हैं
### एक Zip फ़ाइल अपलोड करें आप ड्रैग और ड्रॉप कर सकते हैं या एक `.zip` अपनी छवियों और annotations का संग्रह चुन सकते हैं। छोटे संग्रह (300 फ़ाइलों तक) आपके ब्राउज़र में extract होते हैं और वही upload flow अपनाते हैं जैसा एक छोड़े गए folder का होता है, इसलिए preview thumbnails, annotation matching, और batch naming सब उसी तरह काम करते हैं। संग्रह के अंदर nested folders सुरक्षित रहते हैं। बड़े संग्रह (300 से अधिक फ़ाइलें, 8 GB तक) इसके बजाय raw zip को Roboflow के servers पर अपलोड करते हैं। आपके confirm करने के बाद, एक progress bar upload को ट्रैक करता है, फिर browser handoff करता है और processing server-side जारी रहती है। इसकी progress को अपने Activity Center में फ़ॉलो करें, ताकि आप काम जारी रख सकें और अपनी सुविधा के अनुसार वापस देख सकें। निकाली गई छवियाँ आपके Annotate पेज पर एक batch में दिखाई देती हैं। यदि संग्रह में annotations शामिल हैं, तो उसकी छवियाँ एक annotation job में जाती हैं, जिसका श्रेय आपको मिलता है। हर upload का अपना job होता है, इसलिए उसी zip को फिर से अपलोड करने पर कभी भी पिछला job पुनः उपयोग नहीं होता। [Review Mode](/datasets/hi/annotate/annotate/team-collaboration.md#review-mode) चालू होने पर, छवियाँ Review में प्रतीक्षा करती हैं और एक reviewer द्वारा अनुमोदित किए जाने के बाद आपके dataset में शामिल होती हैं। Review Mode बंद होने पर, वे तुरंत आपके dataset में शामिल हो जाती हैं। 8 GB से बड़े archives के लिए, zip को [कमांड लाइन के साथ](#upload-datasets-with-the-command-line) इसके बजाय अपलोड करें। ### वीडियो अपलोड करें अपलोड किए गए वीडियो अलग-अलग frames में विभाजित हो जाते हैं जिन्हें आप annotate कर सकते हैं। जब आप कोई वीडियो अपलोड करते हैं, तो एक extraction dialog खुलता है जिसमें built-in video player, sampling slider, और वैकल्पिक manual frame selection होती है। #### सैंपलिंग अंतराल स्लाइडर का उपयोग करके तय करें कि frames कितनी बार sample किए जाएँ। आप स्लाइडर के नीचे input fields में अंतराल को सेकंड में या इच्छित frame count को सीधे टाइप भी कर सकते हैं। sampling range 60 frames per second से लेकर 1 frame every 60 seconds तक है। #### मैनुअल frame चयन "Manual selection" पर क्लिक करके frame selection panel को विस्तृत करें। वर्तमान playhead स्थिति पर frame चुनने के लिए "Add current frame" का उपयोग करें या `M` दबाएँ। `,` और `.`वर्तमान playhead पर frame चुनें। अलग-अलग frames के बीच आगे बढ़ने के लिए `Shift+Left` और `Shift+Right`. सैंपल किए गए और मैन्युअल रूप से चुने गए frames को merge और deduplicate किया जाता है, और dialog में extract किए जाने वाले कुल frames की live count दिखाई जाती है। #### ट्रिमिंग शुरुआती और अंतिम बिंदु सेट करने के लिए फिल्मस्ट्रिप पर trim handles को खींचें। trimmed range के बाहर के frames शामिल नहीं किए जाते। "Extract N frames" पर क्लिक करके वीडियो को frames में विभाजित करें और उन्हें अपने dataset में अपलोड करें। जब कई वीडियो queue में हों, तो आप उन सभी पर समान interval settings लागू कर सकते हैं। Selected frames वीडियो-वार होते हैं, इसलिए जब selected frames मौजूद हों, तो हर वीडियो अपना अलग dialog खोलता है।
समर्थित वीडियो फ़ाइल प्रारूप Roboflow वीडियो फ़ाइलों के लिए आपके ब्राउज़र के built-in support का उपयोग करके वीडियो को frame images में parse करता है, जिन्हें आप अपने models को train करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। इसका मतलब है कि आप उपयोग किए जा रहे browser के आधार पर MOV और MP4 फ़ाइलों सहित कई अलग-अलग video formats का उपयोग कर सकते हैं। आप [अपने browser द्वारा समर्थित video formats की जाँच कर सकते हैं](https://caniuse.com/?search=video%20format). यदि कोई वीडियो ऐसे format का उपयोग करता है जिसे आपका browser decode नहीं कर सकता, तो Roboflow "Scanning files" पर अटकने के बजाय "unsupported video" त्रुटि दिखाता है, और आपको फ़ाइल convert करने के लिए कहता है। HEVC/H.265 एक सामान्य कारण है (जैसे: DJI drones, GoPros, और नए phones से footage) और केवल Safari में decode किया जा सकता है। वीडियो को MP4 (H.264) में re-export या convert करें, जो अधिक व्यापक रूप से समर्थित है, फिर उसे फिर से upload करें। यदि आपको अपना वीडियो फ़ाइल Roboflow में लोड कराने में समस्या हो रही है, तो आप हमारे [forum](https://discuss.roboflow.com/) पर पोस्ट कर सकते हैं या अपने account representative से संपर्क कर सकते हैं।
## CLI आप Roboflow Python command line interface का उपयोग करके बड़े datasets अपलोड कर सकते हैं। आप केवल command line interface के साथ images अपलोड कर सकते हैं। यदि आपके पास videos हैं, तो आपको उन्हें [फ़ाइलों के रूप में सहेजे गए frames में विभाजित करना होगा](https://superuser.com/questions/1044444/how-do-i-use-ffmpeg-to-split-a-video-into-images-and-then-reassemble-exactly-the)। फिर इन फ़ाइलों को Roboflow में अपलोड किया जा सकता है। शुरू करने के लिए, पहले install करें `roboflow-python`: ``` pip install roboflow ``` इसके बाद, [अपना Workspace ID प्राप्त करें](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/workspace-and-project-ids). अंत में, निम्नलिखित प्रारूप में एक कमांड तैयार करें: ``` roboflow import -w testupload -p project-1-8zgld /path/to/dataset/folder ``` यहाँ वे arguments हैं जिन्हें आपको निर्दिष्ट करना है: * `-w testupload`: यह workspace का नाम है। * `-p `: यह आपका project ID है। जब आप कमांड चलाते हैं, तो आपको एक संदेश दिखाई देगा जो दर्शाता है कि upload प्रक्रिया शुरू हो गई है। फिर images के upload होने के साथ logs दिखाई देंगे:

कमांड-लाइन का उपयोग करके dataset अपलोड करना

हमारे पास एक वीडियो walkthrough है जो दिखाता है कि command line से डेटा कैसे अपलोड करें: {% embed url="" %} ### एक Zip फ़ाइल अपलोड करें बड़े datasets के लिए, आप अलग-अलग फ़ाइलों के बजाय अपनी छवियों और annotations का एक एकल `.zip` संग्रह अपलोड कर सकते हैं। संग्रह एक बार अपलोड होता है और Roboflow के servers पर asynchronously processed होता है, जो file by file अपलोड करने की तुलना में तेज़ और अधिक विश्वसनीय है। एक `.zip` सीधे अपलोड करें: ```bash roboflow image upload dataset.zip --workspace -p ``` या अपलोड करने से पहले CLI को आपके लिए किसी folder को zip करने दें: ```bash roboflow image upload ./dataset/folder --zip-upload --workspace -p ``` डिफ़ॉल्ट रूप से कमांड processing के समाप्त होने की प्रतीक्षा करता है और एक summary प्रिंट करता है। `--no-wait` पास करें ताकि तुरंत वापस लौट आए; CLI एक task ID प्रिंट करता है जिसका उपयोग आप upload status poll करने के लिए कर सकते हैं। ## Python SDK उपयोग करें `Workspace.upload_dataset()` को अपलोड करने के लिए एक `.zip` संग्रह या अपलोड से पहले folder को zip करें: ```python import roboflow rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY") workspace = rf.workspace() # एक .zip पथ अपने आप पहचान लिया जाता है और संग्रह के रूप में अपलोड किया जाता है workspace.upload_dataset("dataset.zip", project_name="your-project") # किसी folder के लिए, उसे zip करके एक ही संग्रह के रूप में अपलोड करने हेतु use_zip_upload सक्षम करें workspace.upload_dataset("./dataset/folder", project_name="your-project", use_zip_upload=True) ``` {% hint style="info" %} Zip upload 8 GB और 100,000 फ़ाइलों तक के archives का समर्थन करता है। Predictions (`is_prediction=True`) zip path पर समर्थित नहीं हैं - उनके लिए per-image upload का उपयोग करें। {% endhint %} ## MCP सर्वर अपने AI एजेंट को जोड़ें [MCP सर्वर](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) और यह इन tools के साथ किसी project में images जोड़ सकता है:
टूलविवरण
image_uploadzip के माध्यम से local image files को किसी project में अपलोड करें।
image_upload_statusimage zip upload task की स्थिति जाँचें।
images_update_metadataअपलोड की गई image पर metadata और tags अपडेट करें।
## अपना अपलोड किया गया डेटा देखें Roboflow पर अपलोड किया गया सभी डेटा एक "batch" में अपलोड होता है। इन batches को आपके Project Annotate पेज पर देखा जा सकता है:
## Image आकार सीमाएँ किसी image का अधिकतम आकार 20 MB है अधिकतम पिक्सेल आयाम 16,400 × 10,900 pixels हैं। ## डुप्लिकेट Images यदि आप ऐसी image अपलोड करने का प्रयास करते हैं जो पहले से किसी Project में मौजूद है, तो उस image की upload प्रक्रिया छोड़ दी जाएगी। {% hint style="info" %} यदि आप [दो datasets को merge करते हैं](/datasets/hi/manage/merge-datasets.md), तो merged dataset और दोनों मूल datasets आपके account में मौजूद रहते हैं। इसलिए merge के लिए कोई शुल्क नहीं है, क्योंकि images duplicate हैं। {% endhint %} ## डेटा स्वामित्व Roboflow पर अपलोड की गई सभी images और videos का स्वामित्व आपके पास बना रहता है। यह इसमें परिभाषित है [हमारे Terms of Service के Section 23B में](https://roboflow.com/terms): > आप किसी भी content, information, या materials में सभी स्वामित्व अधिकार बनाए रखते हैं जिन्हें आप post, submit, publish, display, या transmit करते हैं ## डेटा गोपनीयता **Public Plan:** यदि आप Public plan पर हैं, तो जब तक Roboflow द्वारा स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट और व्यवस्थित न किया गया हो, आपके datasets Roboflow Universe पर public होंगे। **Paid Plans (Enterprise सहित):** जब तक अन्यथा निर्दिष्ट न हो, आपका डेटा आपके खाते के लिए निजी रहता है।