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# इमेज, वीडियो, और एनोटेशन अपलोड करें

Roboflow में इमेज, वीडियो, और annotations अपलोड करें।

Roboflow के साथ किसी मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने का पहला चरण डेटा को एक प्रोजेक्ट पर अपलोड करना है।

सबसे पहले, आपको [एक प्रोजेक्ट 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: ऐसे Workflows से डेटा एकत्र करने के लिए अनुशंसित जिनमें पहले से उत्पादन में एक मॉडल हो।

{% hint style="info" %}
यदि आपकी छवियाँ पहले से ही AWS S3, Google Cloud Storage, या Azure Blob Storage जैसे क्लाउड स्टोरेज में मौजूद हैं, तो [Datasources](/datasets/hi/create-and-upload/adding-data/datasources.md) और Bucket Mirror को डिफ़ॉल्ट पथ के रूप में उपयोग करें, बजाय अपलोड को स्क्रिप्ट करने के। एक Datasource छवियों और मेटाडेटा को स्वचालित रूप से आपके workspace में आयात, ingest और sync करता है। signed URL uploads या local downloads का उपयोग केवल एक-बार या ad hoc imports के लिए करें।
{% endhint %}

वेब एप्लिकेशन और कमांड लाइन से, आप अपलोड कर सकते हैं:

* JPG, PNG, WEBP, AVIF, BMP, और HEIC/HEIF छवियाँ.\*
* MOV और MP4 वीडियो।
* PDF फ़ाइलें।
* [किसी भी समर्थित प्रारूप में एनोटेशन।](https://roboflow.com/formats)

\**अधिकतम आकार 20MB और 16,400 x 10,900 पिक्सेल।*

आप केवल अपनी संबद्ध छवियों के साथ एनोटेशन अपलोड कर सकते हैं। आप उन छवियों के लिए एनोटेशन अपलोड नहीं कर सकते जो पहले से ही आपके डेटासेट में आयात की जा चुकी हैं।

## वेब ऐप

जब आप एक प्रोजेक्ट बनाते हैं, या Upload Data पेज पर, आपको एक बॉक्स दिखाई देगा जिसमें आप छवियाँ, वीडियो और एनोटेशन खींचकर छोड़ सकते हैं:

<figure><img src="https://2706998663-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FNVfRxNsvCh4GOyqrjmzX%2Fuploads%2Fgit-blob-deb24c5aa34b10e1ccab8bec61e7f55ed2f8c273%2Fimage%20(426).png?alt=media" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

[40 से अधिक एनोटेशन प्रारूप समर्थित हैं।](https://roboflow.com/formats) समर्थित प्रारूप आपके प्रोजेक्ट के प्रकार के आधार पर बदलते हैं।

<details>

<summary>फ़ाइल नाम कैसे संसाधित किए जाते हैं</summary>

हम अपलोड/आयात और निर्यात दोनों में class names को साफ़ करते हैं ताकि image file names को मानकीकृत किया जा सके। अपलोड और डेटासेट निर्यात पर, हम निम्न करते हैं:

* आरंभिक/अंतिम whitespace हटाना
* सभी whitespace (न्यूलाइन और टैब सहित) को एक स्पेस में बदला जाता है
* दोहरे स्पेस हटा दिए जाते हैं
* `/.[]#~*` अक्षरों को डैश (`-`)
* `|'"` अक्षरों को हटाया जाता है

</details>

### .zip फ़ाइल अपलोड करें

आप एक `.zip` अपनी छवियों और एनोटेशन का आर्काइव खींचकर छोड़ सकते हैं या चुन सकते हैं। छोटे आर्काइव (300 फ़ाइलों तक) आपके ब्राउज़र में एक्सट्रैक्ट होते हैं और उसी अपलोड प्रवाह से गुजरते हैं जैसे छोड़ा गया फ़ोल्डर, इसलिए प्रीव्यू थंबनेल, एनोटेशन मिलान, और बैच नामकरण सभी एक जैसे काम करते हैं। आर्काइव के भीतर नेस्ट किए गए फ़ोल्डर सुरक्षित रहते हैं।

बड़े आर्काइव (300 फ़ाइलों से अधिक, 8 GB तक) इसके बजाय रॉ zip को Roboflow के सर्वरों पर अपलोड करते हैं। जब आप पुष्टि करते हैं, तो एक प्रगति पट्टी अपलोड को ट्रैक करती है, फिर ब्राउज़र कार्यभार सौंप देता है और प्रोसेसिंग सर्वर-साइड जारी रहती है। इसकी प्रगति Activity Center में देखें, ताकि आप काम करते रहें और अपनी सुविधा के अनुसार वापस जाँच सकें। एक्सट्रैक्ट की गई छवियाँ आपके Annotate पेज पर एक बैच में दिखाई देती हैं।

पुष्टि संवाद में "इस प्रोजेक्ट में पहले से मौजूद छवियों पर एनोटेशन बदलें" नाम का एक checkbox है। इसे बंद रहने दें, और प्रोजेक्ट में पहले से मौजूद छवियाँ अपने एनोटेशन वैसे ही रखती हैं। zip में मौजूद एनोटेशन से उन्हें बदलने के लिए इसे चुनें। Classification प्रोजेक्ट हमेशा लेबल बदलते हैं, इसलिए वहाँ checkbox दिखाई नहीं देता।

यदि आर्काइव में एनोटेशन शामिल हैं, तो इसकी छवियाँ आपके क्रेडिट के साथ एक ही annotation job में आ जाती हैं। हर अपलोड का अपना job होता है, इसलिए उसी zip को दोबारा अपलोड करने पर कभी भी पहले वाले का पुन: उपयोग नहीं होता। के साथ [Review Mode](/datasets/hi/annotate/annotate/team-collaboration.md#review-mode) चालू होने पर, छवियाँ Review में रहती हैं और जब कोई reviewer उन्हें अनुमोदित कर देता है, तब आपके डेटासेट में जुड़ती हैं। Review Mode बंद होने पर, वे तुरंत आपके डेटासेट में जुड़ जाती हैं।

8 GB से बड़े आर्काइव के लिए, zip अपलोड करें [कमांड लाइन के साथ](#upload-datasets-with-the-command-line) इसके बजाय।

### वीडियो अपलोड करें

अपलोड किए गए वीडियो अलग-अलग फ्रेमों में विभाजित हो जाते हैं जिन्हें आप एनोटेट कर सकते हैं। जब आप कोई वीडियो अपलोड करते हैं, तो एक एक्सट्रैक्शन संवाद खुलता है जिसमें बिल्ट-इन वीडियो प्लेयर, एक सैंपलिंग स्लाइडर, और वैकल्पिक मैनुअल फ्रेम चयन होता है।

#### सैंपलिंग अंतराल

फ्रेम कितनी बार सैंपल किए जाएँ, यह सेट करने के लिए स्लाइडर का उपयोग करें। आप स्लाइडर के नीचे इनपुट फ़ील्ड में सीधे सेकंड में अंतराल या इच्छित फ्रेम संख्या भी टाइप कर सकते हैं। सैंपलिंग सीमा 60 फ्रेम प्रति सेकंड से लेकर 60 सेकंड में 1 फ्रेम तक है।

#### मैनुअल फ्रेम चयन

"मैनुअल चयन" पर क्लिक करके फ्रेम चयन पैनल को विस्तृत करें। वर्तमान प्लेहेड स्थिति पर फ्रेम चुनने के लिए "Add current frame" का उपयोग करें या `M` दबाएँ `,` और `.`के बीच एक-एक फ्रेम करके जाएँ, या `Shift+Left` और `Shift+Right`.

सैंपल किए गए और मैन्युअली चुने गए फ्रेम मिलाए जाते हैं और डुप्लिकेट हटाए जाते हैं, और संवाद निकाले जाने वाले कुल फ्रेमों की लाइव गिनती दिखाता है।

#### ट्रिमिंग

फिल्मस्ट्रिप पर ट्रिम हैंडल्स को खींचकर प्रारंभ और अंत बिंदु सेट करें। ट्रिम की गई सीमा के बाहर के फ्रेम शामिल नहीं किए जाते।

"Extract N frames" पर क्लिक करके वीडियो को फ्रेमों में विभाजित करें और उन्हें अपने डेटासेट में अपलोड करें।

जब कई वीडियो कतार में हों, तो आप सभी पर एक ही अंतराल सेटिंग लागू कर सकते हैं। चयनित फ्रेम प्रति-वीडियो होते हैं, इसलिए चयनित फ्रेम मौजूद होने पर प्रत्येक वीडियो अपना अलग संवाद खोलता है।

<details>

<summary>समर्थित वीडियो फ़ाइल प्रारूप</summary>

Roboflow आपके ब्राउज़र में वीडियो फ़ाइलों के लिए उपलब्ध अंतर्निहित समर्थन का उपयोग करके वीडियो को फ्रेम छवियों में पार्स करता है, जिन्हें आप अपने मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। इसका मतलब है कि आप कई अलग-अलग वीडियो प्रारूपों का उपयोग कर सकते हैं, जिनमें MOV और MP4 फ़ाइलें शामिल हैं, यह इस पर निर्भर करता है कि आप कौन सा ब्राउज़र उपयोग कर रहे हैं।

आप [जाँच सकते हैं कि आपके ब्राउज़र द्वारा कौन से वीडियो प्रारूप समर्थित हैं](https://caniuse.com/?search=video%20format).

यदि कोई वीडियो ऐसे प्रारूप का उपयोग करता है जिसे आपका ब्राउज़र डिकोड नहीं कर सकता, तो Roboflow "Scanning files" पर अटकने के बजाय "unsupported video" त्रुटि दिखाता है, और आपको फ़ाइल कन्वर्ट करने के लिए कहता है। HEVC/H.265 एक सामान्य कारण है (जैसे: DJI ड्रोन, GoPro, और नए फ़ोनों का फुटेज) और इसे केवल Safari में डिकोड किया जा सकता है। वीडियो को MP4 (H.264) में फिर से एक्सपोर्ट या कन्वर्ट करें, जो अधिक व्यापक रूप से समर्थित है, फिर उसे दोबारा अपलोड करें।

यदि आपको अपना वीडियो फ़ाइल Roboflow में लोड करने में परेशानी हो रही है, तो आप हमारे [फोरम](https://discuss.roboflow.com/) पर पोस्ट कर सकते हैं या अपने खाता प्रतिनिधि से संपर्क कर सकते हैं।

</details>

## CLI

आप Roboflow Python कमांड-लाइन इंटरफ़ेस का उपयोग करके बड़े डेटासेट अपलोड कर सकते हैं।

आप केवल कमांड-लाइन इंटरफ़ेस से छवियाँ अपलोड कर सकते हैं। यदि आपके पास वीडियो हैं, तो आपको उन्हें [फ़ाइलों के रूप में सहेजे गए फ्रेमों 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 पर अपलोड किया जा सकता है।

शुरू करने के लिए, पहले इंस्टॉल 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, निम्न प्रारूप में एक कमांड तैयार करें:

```
roboflow import -w testupload -p project-1-8zgld /path/to/dataset/folder
```

आपको जिन तर्कों को निर्दिष्ट करना है, वे यहाँ हैं:

* `-w testupload`: यह workspace का नाम है।
* `-p <project-id>`: यह आपका project ID है।

जब आप कमांड चलाते हैं, तो आपको एक संदेश दिखाई देगा जो दर्शाता है कि अपलोड प्रक्रिया शुरू हो गई है। फिर जब छवियाँ अपलोड होंगी, तब आपको लॉग दिखाई देंगे:

<figure><img src="https://2706998663-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FNVfRxNsvCh4GOyqrjmzX%2Fuploads%2Fgit-blob-cb3c6b1fff1fa6883a6fb226f8a3704493263a70%2FCleanShot%202024-03-13%20at%2011.29.09%402x.png?alt=media" alt=""><figcaption><p>कमांड-लाइन का उपयोग करके डेटासेट अपलोड करना</p></figcaption></figure>

हमारे पास एक वीडियो वॉकथ्रू है जो दिखाता है कि कमांड लाइन से डेटा कैसे अपलोड करें:

{% embed url="<https://www.loom.com/share/19637984033a466b831af56f9404fa89>" %}

### .zip फ़ाइल अपलोड करें

बड़े डेटासेटों के लिए, आप एक एकल `.zip` अपनी छवियों और एनोटेशन का आर्काइव अपलोड कर सकते हैं, व्यक्तिगत फ़ाइलों के बजाय। आर्काइव एक बार अपलोड होता है और Roboflow के सर्वरों पर asynchronous रूप से प्रोसेस होता है, जो फ़ाइल-दर-फ़ाइल अपलोड करने से तेज़ और अधिक विश्वसनीय है।

एक `.zip` सीधे अपलोड करें:

```bash
roboflow image upload dataset.zip --workspace <workspace> -p <project>
```

या अपलोड करने से पहले CLI को आपके लिए एक फ़ोल्डर zip करने दें:

```bash
roboflow image upload ./dataset/folder --zip-upload --workspace <workspace> -p <project>
```

डिफ़ॉल्ट रूप से कमांड प्रोसेसिंग पूरी होने की प्रतीक्षा करता है और एक सारांश प्रिंट करता है। पास करें `--no-wait` ताकि तुरंत वापस लौट आए; CLI एक task ID प्रिंट करता है जिसका उपयोग आप अपलोड स्थिति पोल करने के लिए कर सकते हैं।

## Python SDK

उपयोग करें `Workspace.upload_dataset()` को अपलोड करने के लिए `.zip` आर्काइव या अपलोड से पहले एक फ़ोल्डर zip करें:

```python
import roboflow

rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
workspace = rf.workspace()

# एक .zip पथ स्वतः पहचाना जाता है और आर्काइव के रूप में अपलोड किया जाता है
workspace.upload_dataset("dataset.zip", project_name="your-project")

# फ़ोल्डर के लिए, एक ही आर्काइव के रूप में zip और अपलोड करने हेतु use_zip_upload के साथ opt in करें
workspace.upload_dataset("./dataset/folder", project_name="your-project", use_zip_upload=True)
```

{% hint style="info" %}
Zip अपलोड 8 GB और 100,000 फ़ाइलों तक के आर्काइव का समर्थन करता है। भविष्यवाणियाँ (`is_prediction=True`) zip पथ पर समर्थित नहीं हैं - उनके लिए प्रति-छवि अपलोड का उपयोग करें।
{% endhint %}

## MCP सर्वर

अपने AI एजेंट को [MCP सर्वर](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) से कनेक्ट करें और यह इन टूल्स का उपयोग करके प्रोजेक्ट में छवियाँ जोड़ सकता है:

<table data-search="false"><thead><tr><th width="290">टूल</th><th>विवरण</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>image_upload</code></td><td>zip के माध्यम से स्थानीय छवि फ़ाइलों को एक प्रोजेक्ट में अपलोड करें।</td></tr><tr><td><code>image_upload_status</code></td><td>इमेज zip अपलोड कार्य की स्थिति जाँचें।</td></tr><tr><td><code>images_update_metadata</code></td><td>अपलोड की गई छवि पर मेटाडेटा और टैग अपडेट करें।</td></tr></tbody></table>

## 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:

<figure><img src="https://2706998663-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FNVfRxNsvCh4GOyqrjmzX%2Fuploads%2Fgit-blob-e02e3663f94fef52256a1528c2361066bcc4d89f%2FScreenshot%202025-05-20%20at%2008.04.10.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## छवि आकार सीमाएँ

एक छवि का अधिकतम आकार 20 MB है

अधिकतम पिक्सेल आयाम 16,400 × 10,900 पिक्सेल हैं।

## डुप्लिकेट छवियाँ

यदि आप ऐसी छवि अपलोड करने का प्रयास करते हैं जो पहले से किसी Project में है, तो उस छवि का अपलोड छोड़ दिया जाएगा।

{% hint style="info" %}
यदि आप [दो डेटासेट मर्ज करते हैं](/datasets/hi/manage/merge-datasets.md), तो मर्ज किया गया डेटासेट और दोनों मूल डेटासेट आपके खाते में मौजूद रहते हैं। इसलिए, मर्ज के लिए कोई शुल्क नहीं है, क्योंकि छवियाँ डुप्लिकेट हैं।
{% endhint %}

## डेटा स्वामित्व

Roboflow पर अपलोड की गई सभी छवियों और वीडियो का स्वामित्व आपके पास बना रहता है। इसे में परिभाषित किया गया है [हमारी सेवा की शर्तों के अनुभाग 23B में](https://roboflow.com/terms):

> आप द्वारा पोस्ट, सबमिट, प्रकाशित, प्रदर्शित या संप्रेषित की गई किसी भी सामग्री, जानकारी, या सामग्री में सभी स्वामित्व अधिकार आपके पास बने रहते हैं

## डेटा गोपनीयता

**सार्वजनिक योजना:** यदि आप Public योजना पर हैं, जब तक Roboflow द्वारा स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट और व्यवस्था न की गई हो, आपके डेटासेट Roboflow Universe पर सार्वजनिक होंगे।

**सशुल्क योजनाएँ (Enterprise सहित):** जब तक अन्यथा निर्दिष्ट न हो, आपका डेटा आपके खाते के लिए निजी रहता है।