प्रोजेक्ट बनाएं

अपने वर्कस्पेस में एक प्रोजेक्ट बनाएं।

के बारे में

मॉडल को प्रशिक्षित करने से पहले, आपको एक प्रोजेक्ट बनाना होगा।

एक प्रोजेक्ट में चित्र और एनोटेशन होते हैं। फिर इस डेटा को डेटासेट संस्करण में बदला जा सकता है, जो समय में स्थिर आपके डेटा का एक स्नैपशॉट होता है। इसके बाद संस्करणों का उपयोग मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।

वेब ऐप

प्रोजेक्ट बनाएं

सबसे पहले, Roboflow डैशबोर्ड पर जाएँ। फिर, "Create New Project" पर क्लिक करें:

आपको एक ऐसे पृष्ठ पर ले जाया जाएगा जहाँ आप एक नया प्रोजेक्ट बना सकते हैं:

इस पृष्ठ पर, आपको ये भरना होगा:

1. प्रोजेक्ट प्रकार.

   1. ऑब्जेक्ट डिटेक्शन: एक छवि में वस्तुओं का स्थान ढूँढें।

   2. एकल-लेबल वर्गीकरण: सीमित श्रेणी-समूह को देखते हुए, एक छवि को एक लेबल दें।

   3. बहु-लेबल वर्गीकरण: सीमित श्रेणी-समूह को देखते हुए, छवि से संबंधित किसी भी संख्या में लेबल असाइन करें।

   4. इंस्टेंस सेगमेंटेशन: पिक्सेल स्तर तक, एक छवि में वस्तुओं का स्थान ढूँढें।

   5. सेमांटिक सेगमेंटेशन: पिक्सेल स्तर तक, एक छवि में वस्तुओं का स्थान ढूँढें और पाए गए प्रत्येक वस्तु के लिए अद्वितीय संदर्भ बनाएँ।

   6. कीपॉइंट डिटेक्शन: एक छवि में वस्तुओं और उनके कीपॉइंट्स का स्थान ढूँढें। आम तौर पर किसी वस्तु की मुद्रा निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

2. प्रोजेक्ट का नाम: आपके प्रोजेक्ट का नाम।

3. एनोटेशन समूह: एक लेबल जो यह वर्गीकृत करता है कि आप अपनी छवियों में क्या पहचान रहे हैं (जैसे "chess pieces", "vehicles", "defects")। जो प्रोजेक्ट एक ही annotation group साझा करते हैं, वे अपनी class list और annotations भी साझा करते हैं। देखें एनोटेशन समूह अधिक विवरण के लिए।

जब आप ये मान निर्दिष्ट कर लें, तो प्रोजेक्ट बनाने के लिए फ़ॉर्म सबमिट करें।

यदि आप किसी अन्य समर्थित प्रोजेक्ट प्रकार को देखना चाहते हैं, तो आप अपनी रुचि बताने के लिए प्रोजेक्ट प्रकारों के ड्रॉपडाउन से विकल्प चुन सकते हैं।

यदि आप निःशुल्क योजना पर हैं, तो आपके डेटासेट और मॉडल Roboflow Universe पर उपलब्ध होंगे. यदि आप सशुल्क योजना पर हैं, तो आप निजी प्रोजेक्ट बना सकते हैं। निजी प्रोजेक्ट केवल आपके वर्कस्पेस के लिए उपलब्ध होते हैं और कभी सार्वजनिक नहीं होते।

Agent से प्रोजेक्ट बनाएं

आप एक प्रोजेक्ट बना सकते हैं Roboflow Agent चैट छोड़े बिना। "+" टैब खोलें और "Create" के तहत "New model" पर क्लिक करें। वही फ़ॉर्म टैब के अंदर खुलता है, जिसमें प्रोजेक्ट प्रकार चयनकर्ता और बाकी फ़ील्ड होते हैं।

जब प्रोजेक्ट बन जाता है, तो टैब उस प्रोजेक्ट के दृश्य में बदल जाता है।

HTTP API

POST /:workspace/projects

किसी वर्कस्पेस में एक प्रोजेक्ट बनाएं।

उदाहरण अनुरोध

curl -X POST "https://api.roboflow.com/my-workspace/projects?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "Sharks Dataset",
    "type": "object-detection",
    "annotation": "sharks",
    "license": "MIT"
  }'

बॉडी

नाम	प्रकार	विवरण	आवश्यक
name	स्ट्रिंग	प्रोजेक्ट के लिए प्रदर्शित नाम। URL स्लग इससे स्वचालित रूप से जनरेट होता है।
type	स्ट्रिंग	प्रोजेक्ट प्रकार। इनमें से एक: object-detection, single-label-classification, multi-label-classification, instance-segmentation, semantic-segmentation, keypoint-detection.
annotation	स्ट्रिंग	एनोटेशन समूह - एक संज्ञा जो बताती है कि क्या लेबल किया जा रहा है (जैसे "sharks", "defects").
license	स्ट्रिंग	प्रोजेक्ट के लिए लाइसेंस। उन वर्कस्पेस के लिए आवश्यक जो पहले से सार्वजनिक नहीं हैं। स्वीकृत मान: Public Domain, MIT, CC BY 4.0, BY-NC-SA 4.0, OBdL v1.0, Private (केवल सशुल्क योजनाएँ).
group	स्ट्रिंग	इस प्रोजेक्ट को रखने के लिए प्रोजेक्ट फ़ोल्डर की आईडी। देखें प्रोजेक्ट फ़ोल्डरों का प्रबंधन करें.

उदाहरण प्रतिक्रिया

{
    "id": "my-workspace/sharks-dataset",
    "type": "object-detection",
    "name": "Sharks Dataset",
    "created": 1688739471567,
    "updated": 1688739471567,
    "images": 0,
    "unannotated": 0,
    "annotation": "sharks",
    "versions": 0,
    "public": false,
    "splits": {},
    "colors": {},
    "classes": {},
    "icon": null
}

आवश्यक स्कोप: project:create.

Python SDK

Workspace.create_project() वर्कस्पेस में एक नया प्रोजेक्ट बनाता है और एक प्रोजेक्ट ऑब्जेक्ट लौटाता है, जिसमें आप बाद में चित्र अपलोड कर सकते हैं।

import roboflow

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

project = rf.workspace().create_project(
    project_name="फूल डिटेक्टर",
    project_type="object-detection",
    project_license="MIT",
    annotation="फूल",
)
print(project.id)

पैरामीटर

• project_name (str) - प्रदर्शित नाम। URL स्लग इससे स्वचालित रूप से जनरेट होता है।

• project_type (str) - इनमें से एक:

  • object-detection

  • single-label-classification

  • multi-label-classification

  • instance-segmentation

  • semantic-segmentation

  • keypoint-detection

• project_license (str) - इसे सेट करें "Private" निजी प्रोजेक्टों के लिए (केवल सशुल्क योजनाएँ). सार्वजनिक-लाइसेंस मानों में शामिल हैं "MIT", "CC BY 4.0", "Public Domain", आदि - पूरी सूची के लिए वेब ऐप में प्रोजेक्ट निर्माण फ़ॉर्म देखें।

• annotation (str) - एनोटेशन समूह: एक संज्ञा जो बताती है कि क्या लेबल किया जा रहा है ("flowers", "vehicles", "defects")। लेबलिंग UI संकेतों में उपयोग किया जाता है।

CLI

आप कमांड लाइन से नए प्रोजेक्ट बना सकते हैं।

कमांड

roboflow project create <name> --type <project-type>

विकल्प

फ्लैग	विवरण
--type	प्रोजेक्ट प्रकार (आवश्यक)। नीचे समर्थित प्रकार देखें
--license	प्रोजेक्ट के लिए लाइसेंस (वैकल्पिक)
--annotation	एनोटेशन समूह का नाम (वैकल्पिक, डिफ़ॉल्ट रूप से प्रोजेक्ट नाम)

समर्थित प्रोजेक्ट प्रकार

• object-detection

• single-label-classification

• multi-label-classification

• instance-segmentation

• semantic-segmentation

• keypoint-detection

उदाहरण

एक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्रोजेक्ट बनाएं:

roboflow project create my-detector --type object-detection

एक वर्गीकरण प्रोजेक्ट बनाएं:

roboflow project create breed-classifier --type single-label-classification

JSON आउटपुट

roboflow project create my-detector --type object-detection --json

{
  "status": "created",
  "project": "my-detector",
  "type": "object-detection",
  "workspace": "my-workspace"
}

अगले चरण

• अपने प्रोजेक्ट में चित्र और अन्य डेटा जोड़ें। देखें डेटा जोड़ें.

• अपने चित्रों को लेबल करें ताकि उनका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सके। देखें Roboflow Annotate का परिचय.