データセットのバージョン

前処理と拡張を行った時点のスナップショットとしてデータセットのバージョンを作成し、学習前に保存します。

概要

バージョンは、データセット内の画像とラベルの時点スナップショットです。バージョンを作成すると、前処理ステップとオーグメンテーションをデータセットに適用できます。

Roboflowでモデルを学習するには、データセットのバージョンを作成する必要があります。

このドキュメントのこのセクションでは、モデルを学習するための準備方法を説明します。次のことが必要です:

1

Versionsページを開いて新しいバージョンを作成する

ガイドに従って、 データセットのバージョンを作成できるページ.

2

前処理ステップを選択する

次を選択してください 前処理ステップ モデルの学習に必要な

3

オーグメンテーションを適用する

データセットに任意のオーグメンテーションを適用します。異なるユースケースに対してどのオーグメンテーションが適切かを説明するガイドがあります。

4

バージョンを確認する

バージョンが作成され、モデル学習に使用できるようになります。

5

モデルを学習する

次の モデル学習ドキュメント を使って学習ジョブを設定してください。

また、 データセットのバージョンをエクスポートする.

HTTP API

バージョンを表示

Python SDK、REST API、CLIを使用してRoboflowのバージョンに関する情報を取得できます。

バージョンID

Roboflowで生成される各バージョンには、連番の数値IDが関連付けられています。アプリのversionsページで確認するか、APIでプロジェクトのバージョンを一覧表示して確認できます。

すでに情報を取得したいプロジェクトとバージョンが分かっている場合は、 /:workspace/:project/:version エンドポイントを使用できます。プロジェクトのエンドポイントと同様の情報を返しますが、プロジェクトの他のすべてのバージョンは列挙しません。

プロジェクトに関する情報を取得するには、次のエンドポイントにGETリクエストを送信してください:

https://api.roboflow.com/roboflow/chess-sample-4ckfl/1?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY

このエンドポイントは次のレスポンスを返します:

{
    "workspace": {
        "name": "Roboflow",
        "url": "roboflow",
        "members": 7
    },
    "project": {
        "id": "roboflow/chess-sample-4ckfl",
        "type": "object-detection",
        "name": "Chess Sample",
        "created": 1630335544.592,
        "updated": 1630335741.988,
        "images": 12,
        "unannotated": 3,
        "annotation": "pieces",
        "public": false,
        "splits": {
            "test": 1,
            "valid": 2,
            "train": 9
        },
        "classes": {
            "black-knight": 11,
            "black-queen": 4,
            "black-king": 8,
            "white-king": 8,
            "white-pawn": 34,
            "black-bishop": 8,
            "white-rook": 10,
            "black-pawn": 37,
            "white-knight": 10,
            "white-bishop": 11,
            "black-rook": 10,
            "white-queen": 7
        }
    },
    "version": {
        "id": "roboflow/chess-sample-4ckfl/1",
        "name": "augmented",
        "created": 1630335698.746,
        "images": 30,
        "splits": {
            "valid": 2,
            "test": 1,
            "train": 27
        },
        "model": {
            "id": "chess-sample-4ckfl/1",
            "endpoint": "https://serverless.roboflow.com/infer/chess-sample-4ckfl/1",
            "start": 1630335799.682,
            "end": 1630337523.889,
            "fromScratch": false,
            "tfjs": true,
            "oak": true,
            "map": "62.87",
            "recall": "85.29",
            "precision": "23.44"
        },
        "preprocessing": {
            "resize": {
                "height": 416,
                "width": 416,
                "format": "Stretch to",
                "enabled": true
            },
            "auto-orient": {
                "enabled": true
            },
            "grayscale": {
                "enabled": true
            }
        },
        "augmentation": {
            "rotate": {
                "degrees": "5",
                "enabled": true
            },
            "brightness": {
                "darken": true,
                "enabled": true,
                "brighten": true,
                "percent": "25"
            },
            "noise": {
                "percent": "2",
                "enabled": true
            },
            "crop": {
                "enabled": true,
                "min": 0,
                "percent": 30
            },
            "flip": {
                "horizontal": true,
                "vertical": false,
                "enabled": true
            },
            "image": {
                "versions": "3",
                "enabled": true
            },
            "exposure": {
                "enabled": true,
                "percent": "25"
            }
        },
        "exports": [
            "yolov5pytorch"
        ],
        "train": {
            "status": "finished",
            "results": {
                "class_map": {
                    "valid": [
                        {
                            "images": "20",
                            "map95": "0.29",
                            "precision": "0.795",
                            "recall": "0.48",
                            "map50": "0.547",
                            "class": "all",
                            "targets": "82"
                        },
                        ...
                    ],
                    "test": [
                        {
                            "images": "10",
                            "map95": "0.478",
                            "precision": "0.846",
                            "recall": "0.759",
                            "map50": "0.844",
                            "class": "all",
                            "targets": "29"
                        },
                        ...
                    ]
                }
            }
        },
        "models": {
            "roboflow-train": {
                "epochs": [
                    {
                        "mAP": "0.5624740875589795",
                        "epoch": "0",
                        "precision": "0.848007354583702",
                        "recall": "0.4796292117720689",
                        "box_loss": "0.04430354",
                        "obj_loss": "0.023823218",
                        "class_loss": "0.012277425",
                        "mAP_50_95": "0.3004394102727502"
                    },
                    {
                        "mAP": "0.5576528999996365",
                        "epoch": "1",
                        "precision": "0.8477760345230224",
                        "recall": "0.47967238365789094",
                        "box_loss": "0.041422606",
                        "obj_loss": "0.020020777",
                        "class_loss": "0.010422977",
                        "mAP_50_95": "0.2943194093111112"
                    },
                    ...
                ]
            }
        },
        "classes": [
            "black-knight",
            "black-queen",
            "black-king",
            "white-king",
            "white-pawn",
            "black-bishop",
            "white-rook",
            "black-pawn",
            "white-knight",
            "white-bishop",
            "black-rook",
            "white-queen"
        ]
    }
}

キーポイント検出のスケルトン

キーポイント検出プロジェクトのバージョンには、 スケルトン 各クラスごとのスケルトンを含むフィールドがあります。たとえば、class が 人物 次のようなスケルトンを持つ場合があります:

{
...
"skeletons": {
    "person": {
        "vertices": [
            {
                "color": "#FF8000",
                "id": 0,
                "name": "nose",
                "x": 0.4546,
                "y": 0.18859999999999996
            },
            {
                "color": "#FF00FF",
                "id": 1,
                "name": "left_eye"
                "x": 0.478,
                "y": 0.1606
            },
            ...
        ],
        "edges": [
            {
                "color": "#00FFCE",
                "from": 13,
                "to": 15
            },
            ...
        ],
        "symmetries": [
            {
                "direction": "horizontal",
                "points": [1, 2]
            },
            ...
        ]
    }
}

注意: 推論予測では、頂点はインデックスでアクセスしてください class_id。その後、vertex id は、エッジ（from/to）と対称性（points）を参照するために使用できます。

Python SDK

バージョンを表示

バージョン情報を取得するには、プロジェクトを取得して、必要なバージョンをリクエストします:

import roboflow

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

# プロジェクトを取得
project = rf.workspace().project("PROJECT_ID")

model = project.version("1").model

その model 変数には次のJSON値が含まれます:

{
  "id": "mug-detector-eocwp/12",
  "name": "Mug Detector",
  "version": "12",
  "classes": null,
  "overlap": 30,
  "confidence": 40,
  "stroke": 1,
  "labels": false,
  "format": "json",
  "base_url": "https://serverless.roboflow.com/infer/"
}

バージョンの一覧表示と反復については、次を参照してください ワークスペースとプロジェクトの一覧表示。バージョンをエクスポートするには、次を参照してください データセットのバージョンをエクスポート.

CLI

コマンドラインからデータセットのバージョンを一覧表示、確認、エクスポートできます。

バージョン一覧

roboflow version list -p <project>

例:

roboflow version list -p my-detector

ID                              NAME              IMAGES  CREATED
my-workspace/my-detector/1      raw               100     2024-01-15
my-workspace/my-detector/2      augmented-640     300     2024-01-20
my-workspace/my-detector/3      augmented-416     250     2024-02-01

バージョンの詳細を取得

roboflow version get -p <project> <version-number>

またはリソースの省略形を使用します:

roboflow version get my-detector/3
roboflow version get my-workspace/my-detector/3

バージョンをエクスポート

特定の形式でバージョンの非同期エクスポートを開始します:

roboflow version export -p <project> <version-number> -f <format>

例:

roboflow version export -p my-detector 3 -f yolov8

JSON出力

すべてのバージョンコマンドは次をサポートしています --json:

roboflow version list -p my-detector --json

[
  {
    "id": "my-workspace/my-detector/1",
    "name": "raw",
    "images": 100,
    "created": "2024-01-15T00:00:00"
  }
]

MCPサーバー

AIエージェントを接続すると MCPサーバー 次のツールでデータセットのバージョンを管理できます:

ツール	説明
versions_generate	任意の前処理とオーグメンテーションを指定してバージョンを作成します。
versions_get	splitsとその学習を含むバージョン情報を取得します。
versions_export	バージョンのデータセットエクスポートを確認または開始します。
versions_delete	バージョンを削除し、ワークスペースのゴミ箱へ移動します。

次のステップ

• バージョンを使ってモデルを学習しましょう。次を参照してください モデルを学習する.

• 学習準備済み形式でバージョンをエクスポートしましょう。次を参照してください データセットのバージョンをエクスポート.