> 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/create-a-project.md). # प्रोजेक्ट बनाएं ## के बारे में मॉडल को प्रशिक्षित करने से पहले, आपको एक प्रोजेक्ट बनाना होगा। एक प्रोजेक्ट में छवियाँ और एनोटेशन होते हैं। इसके बाद इस डेटा को एक डेटासेट संस्करण में बदला जा सकता है, जो समय में जमे हुए आपके डेटा का एक स्नैपशॉट होता है। फिर संस्करणों का उपयोग मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। ## वेब ऐप ### प्रोजेक्ट बनाएं सबसे पहले, Roboflow डैशबोर्ड पर जाएँ। फिर, "नया प्रोजेक्ट बनाएं" पर क्लिक करें:
आपको एक ऐसे पृष्ठ पर ले जाया जाएगा जहाँ आप एक नया प्रोजेक्ट बना सकते हैं:
इस पृष्ठ पर, आपको निम्न भरना होगा: 1. **एक प्रोजेक्ट प्रकार**. 1. ***ऑब्जेक्ट डिटेक्शन***: किसी छवि में वस्तुओं का स्थान ढूँढें। 2. ***एकल-लेबल वर्गीकरण***: सीमित श्रेणियों के एक सेट को देखते हुए, किसी छवि को एक लेबल असाइन करें। 3. ***बहु-लेबल वर्गीकरण***: सीमित श्रेणियों के एक सेट को देखते हुए, छवि से संबंधित मनचाही संख्या में लेबल असाइन करें। 4. ***इंस्टेंस सेगमेंटेशन***: पिक्सेल स्तर तक, किसी छवि में वस्तुओं का स्थान ढूँढें। 5. ***सिमेंटिक सेगमेंटेशन***: पिक्सेल स्तर तक, किसी छवि में वस्तुओं का स्थान ढूँढें और पाए गए प्रत्येक ऑब्जेक्ट के लिए अद्वितीय संदर्भ बनाएं। 6. ***कीपॉइंट डिटेक्शन***: किसी छवि में वस्तुओं और उनके कीपॉइंट्स का स्थान ढूँढें। आम तौर पर किसी ऑब्जेक्ट की पोज़ निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है। 2. **एक प्रोजेक्ट नाम:** आपके प्रोजेक्ट का नाम। 3. **एनोटेशन समूह:** एक लेबल जो यह श्रेणीबद्ध करता है कि आप अपनी छवियों में क्या डिटेक्ट कर रहे हैं (जैसे "शतरंज के मोहरे", "वाहन", "दोष"). जो प्रोजेक्ट समान एनोटेशन समूह साझा करते हैं, वे अपनी क्लास सूची और एनोटेशन भी साझा करते हैं। देखें [एनोटेशन समूह](/datasets/hi/annotate/annotation-groups.md) अधिक विवरण के लिए। जब आप ये मान निर्दिष्ट कर लें, तो प्रोजेक्ट बनाने के लिए फ़ॉर्म सबमिट करें। *यदि आप किसी अन्य प्रकार के समर्थित प्रोजेक्ट को देखना चाहते हैं, तो आप अपनी रुचि दर्शाने के लिए प्रोजेक्ट प्रकारों के ड्रॉपडाउन से विकल्प चुन सकते हैं।* {% hint style="info" %} यदि आप निःशुल्क योजना पर हैं, तो आपके डेटासेट और मॉडल [Roboflow Universe पर उपलब्ध होंगे](/datasets/hi/universe/universe/what-is-roboflow-universe.md). यदि आप सशुल्क योजना पर हैं, तो आप निजी प्रोजेक्ट बना सकते हैं। निजी प्रोजेक्ट केवल आपके वर्कस्पेस के लिए सुलभ होते हैं और कभी सार्वजनिक नहीं होते। {% endhint %} ## HTTP एपीआई `POST` `/:workspace/projects` किसी वर्कस्पेस में प्रोजेक्ट बनाएं। **उदाहरण अनुरोध** ```bash curl -X POST "https://api.roboflow.com/my-workspace/projects?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "name": "शार्क डेटासेट", "type": "object-detection", "annotation": "शार्क", "license": "MIT" }' ``` **बॉडी**
नामप्रकारविवरणआवश्यक
nameस्ट्रिंगप्रोजेक्ट के लिए प्रदर्शित नाम। URL स्लग इससे स्वतः जनरेट होता है।true
प्रकारस्ट्रिंगप्रोजेक्ट प्रकार। इनमें से एक object-detection, single-label-classification, multi-label-classification, instance-segmentation, semantic-segmentation, keypoint-detection.true
एनोटेशनस्ट्रिंगएनोटेशन समूह - एक संज्ञा जो यह बताती है कि क्या लेबल किया जा रहा है (जैसे "शार्क", "दोष").true
लाइसेंसस्ट्रिंगप्रोजेक्ट के लिए लाइसेंस। उन वर्कस्पेस के लिए आवश्यक जो पहले से सार्वजनिक नहीं हैं। स्वीकार्य मान: सार्वजनिक डोमेन, MIT, CC BY 4.0, BY-NC-SA 4.0, OBdL v1.0, Private (केवल सशुल्क योजनाओं के लिए).false
समूहस्ट्रिंगइस प्रोजेक्ट को रखने के लिए किसी प्रोजेक्ट फ़ोल्डर का ID। देखें प्रोजेक्ट फ़ोल्डर प्रबंधित करें.false
**उदाहरण प्रतिक्रिया** ```json { "id": "my-workspace/sharks-dataset", "type": "object-detection", "name": "शार्क डेटासेट", "created": 1688739471567, "updated": 1688739471567, "images": 0, "unannotated": 0, "annotation": "शार्क", "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` ऐसा ऑब्जेक्ट लौटाता है, जिसमें आप बाद में छवियाँ अपलोड कर सकते हैं। ```python 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 स्वतः 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) - सेट करें `"Private"` निजी प्रोजेक्टों के लिए (केवल सशुल्क योजनाएँ)। सार्वजनिक-लाइसेंस मानों में शामिल हैं `"MIT"`, `"CC BY 4.0"`, `"सार्वजनिक डोमेन"`, आदि - पूरी सूची के लिए वेब ऐप में प्रोजेक्ट निर्माण फ़ॉर्म देखें। * `एनोटेशन` (str) - एनोटेशन समूह: एक संज्ञा जो बताती है कि क्या लेबल किया जा रहा है (`"फूल"`, `"वाहन"`, `"दोष"`). लेबलिंग UI प्रॉम्प्ट्स में उपयोग किया जाता है। ## CLI आप कमांड लाइन से नए प्रोजेक्ट बना सकते हैं। ### कमांड ```bash roboflow project create --type ``` #### विकल्प | ध्वज | 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: ```bash roboflow project create my-detector --type object-detection ``` एक वर्गीकरण प्रोजेक्ट बनाएं: ```bash roboflow project create breed-classifier --type single-label-classification ``` ### JSON आउटपुट ```bash roboflow project create my-detector --type object-detection --json ``` ```json { "status": "created", "project": "my-detector", "type": "object-detection", "workspace": "my-workspace" } ``` ## अगले चरण * अपने प्रोजेक्ट में छवियाँ और अन्य डेटा जोड़ें। देखें [डेटा जोड़ें](/datasets/hi/create-and-upload/adding-data.md). * अपनी छवियों को लेबल करें ताकि उनका उपयोग मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सके। देखें [Roboflow Annotate का परिचय](/datasets/hi/annotate/annotate/annotation-tools.md).