Universe検索

Python SDKを使って、Roboflow Universeのプロジェクト、データセット、モデルをプログラム的に検索します。

Python SDK

Roboflow Universe はコミュニティで共有されたプロジェクト、データセット、モデルの公開カタログです。Python SDK は、Universe をプログラムから検索するために使える低レベルのアダプターを公開しています。

検索

from roboflow.adapters import rfapi

results = rfapi.search_universe(
    "vehicles",
    api_key="YOUR_API_KEY",
    project_type="object-detection",  # オプション
    limit=12,
    page=1,
)

for project in results.get("results", []):
    print(project["workspace"], project["project"], project["name"])

パラメータ

• query (str, positional) - 検索語。

• api_key (str, キーワード専用) - あなたの Roboflow API キー。Universe のレート制限に必要です。

• project_type (str, キーワード専用、オプション) - プロジェクト種別でフィルタします。次のいずれか: object-detection, classification, instance-segmentation, semantic-segmentation, keypoint-detection.

• limit (int, キーワード専用、デフォルト 12）- 1 ページのサイズ。

• page (int, キーワード専用、デフォルト 1）- 1始まりのページ番号。

応答

この関数は JSON のレスポンス本文をそのまま返します。各結果エントリには、ワークスペースのスラッグ、プロジェクトのスラッグ、プロジェクト名、種類、画像数、および（学習済みモデルの場合）そのまま Roboflow().workspace(...).project(...).version(...).model.predict().

に直接差し込めるバージョンメタデータが含まれます。 thumbnail と annotationThumbnail のフィールドも含まれます（どちらも null 可能な文字列です）。 thumbnail はプロジェクトのサムネイル画像への URL であり、 annotationThumbnail はプロジェクトのサンプル注釈付き画像への URL です。いずれかのフィールドは null 対応するデータが利用できない場合は

Universe モデルを直接実行する

でモデルを見つけたら search_universe、自分のモデルと同じ方法でその推論を実行します：

import roboflow

rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
project = rf.workspace("roboflow-100").project("poker-cards-cxcvz")
model = project.version(1).model

predictions = model.predict("hand.jpg", confidence=50, overlap=30).json()

参照 画像でモデルを実行する の詳細について predict() をタスクの種類全体で。

CLI

公開データセットやモデルを検索できます。 Roboflow Universe コマンドラインから。

Universe を検索

roboflow universe search "hard hats"

roboflow universe search "hard hats" --json

オプション

フラグ	説明
--type	でフィルタ dataset または model
--limit	結果の最大数（既定値: 12）

例

データセットのみを検索:

roboflow universe search "safety vest" --type dataset

結果を制限:

roboflow universe search "license plates" --type model --limit 5

JSON出力

を使って --json パイプ処理しても安全な構造化出力について:

roboflow universe search "hard hats" --json | jq '.[].name'
roboflow universe search "cars" --type dataset --limit 3 --json

終了コード: 0 = 成功、1 = エラー、2 = 認証エラー。