프로젝트 생성

워크스페이스에 프로젝트를 생성하세요.

소개

모델을 학습하기 전에 프로젝트를 생성해야 합니다.

프로젝트에는 이미지와 주석이 포함됩니다. 이 데이터는 시점이 고정된 데이터의 스냅샷인 데이터셋 버전으로 변환할 수 있습니다. 그런 다음 버전을 사용하여 모델을 학습할 수 있습니다.

웹 앱

프로젝트 생성

먼저 Roboflow 대시보드로 이동하세요. 그런 다음 "새 프로젝트 만들기"를 클릭하세요:

새 프로젝트를 만들 수 있는 페이지로 이동합니다:

이 페이지에서 다음 항목을 입력해야 합니다:

1. 프로젝트 유형.

   1. 객체 탐지: 이미지에서 객체의 위치를 찾습니다.

   2. 단일 레이블 분류: 제한된 범주의 집합이 주어졌을 때, 이미지에 레이블을 할당합니다.

   3. 다중 레이블 분류: 제한된 범주의 집합이 주어졌을 때, 이미지와 관련된 임의의 수의 레이블을 할당합니다.

   4. 인스턴스 분할: 픽셀 단위로 이미지에서 객체의 위치를 찾습니다.

   5. 시맨틱 분할: 픽셀 단위로 이미지에서 객체의 위치를 찾고, 발견된 각 객체에 대해 고유한 참조를 생성합니다.

   6. 키포인트 탐지: 이미지에서 객체와 그 키포인트의 위치를 찾습니다. 일반적으로 객체의 자세를 결정하는 데 사용됩니다.

2. 프로젝트 이름: 프로젝트의 이름입니다.

3. 주석 그룹: 이미지에서 무엇을 탐지하는지 분류하는 레이블(예: "chess pieces", "vehicles", "defects"). 동일한 주석 그룹을 공유하는 프로젝트는 클래스 목록과 주석도 공유합니다. 자세한 내용은 주석 그룹 을 참조하세요.

이 값들을 지정한 후 폼을 제출하여 프로젝트를 생성하세요.

지원되는 다른 유형의 프로젝트를 보고 싶다면 프로젝트 유형 드롭다운에서 해당 옵션을 선택하여 관심을 표시할 수 있습니다.

무료 플랜을 사용하는 경우, 데이터셋과 모델은 Roboflow Universe에서 이용할 수 있습니다. 유료 플랜을 사용하는 경우 비공개 프로젝트를 만들 수 있습니다. 비공개 프로젝트는 워크스페이스에서만 접근할 수 있으며 공개되지 않습니다.

에이전트에서 프로젝트 생성

다음에서 프로젝트를 생성할 수 있습니다 Roboflow 에이전트 채팅을 떠나지 않고도 가능합니다. "+" 탭을 열고 "Create" 아래의 "New model"을 클릭하세요. 동일한 폼이 탭 안에 열리며, 프로젝트 유형 선택기와 나머지 필드가 포함됩니다.

프로젝트가 생성되면 탭은 해당 프로젝트의 보기로 전환됩니다.

HTTP API

POST /:workspace/projects

워크스페이스에 프로젝트를 생성합니다.

요청 예시

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"
  }'

본문

이름	유형	설명	필수
name	string	프로젝트의 표시 이름입니다. URL 슬러그는 여기에서 자동 생성됩니다.
type	string	프로젝트 유형. 다음 중 하나: object-detection, single-label-classification, multi-label-classification, instance-segmentation, semantic-segmentation, keypoint-detection.
annotation	string	주석 그룹 - 라벨링되는 대상을 설명하는 명사(예: "sharks", "defects").
license	string	프로젝트의 라이선스입니다. 이미 공개되지 않은 워크스페이스에 필요합니다. 허용되는 값: Public Domain, MIT, CC BY 4.0, BY-NC-SA 4.0, OBdL v1.0, 비공개 (유료 플랜 전용).
group	string	이 프로젝트를 배치할 프로젝트 폴더의 ID입니다. 자세한 내용은 프로젝트 폴더 관리.

응답 예시

{
    "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
}

필수 범위: project:create.

Python SDK

Workspace.create_project() 는 워크스페이스에 새 프로젝트를 만들고 Project 객체를 반환하며, 이후 여기에 이미지를 업로드할 수 있습니다.

import roboflow

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

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

매개변수

• project_name (str) - 표시 이름입니다. URL 슬러그는 여기에서 자동 생성됩니다.

• project_type (str) - 다음 중 하나:

  • object-detection

  • single-label-classification

  • multi-label-classification

  • instance-segmentation

  • semantic-segmentation

  • keypoint-detection

• project_license (str) - 다음으로 설정: "비공개" 비공개 프로젝트의 경우(유료 플랜 전용). 공개 라이선스 값에는 "MIT", "CC BY 4.0", "Public Domain"등이 있습니다. 전체 목록은 웹 앱의 프로젝트 생성 폼을 참조하세요.

• annotation (str) - 주석 그룹: 무엇이 라벨링되는지 설명하는 명사("flowers", "vehicles", "defects"). 라벨링 UI 프롬프트에서 사용됩니다.

CLI

명령줄에서 새 프로젝트를 생성할 수 있습니다.

명령

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

옵션

플래그	설명
--type	프로젝트 유형(필수). 아래의 지원 유형을 참조하세요
--license	프로젝트 라이선스(선택 사항)
--annotation	주석 그룹 이름(선택 사항, 기본값은 프로젝트 이름)

지원되는 프로젝트 유형

• object-detection

• single-label-classification

• multi-label-classification

• instance-segmentation

• semantic-segmentation

• keypoint-detection

예시

객체 탐지 프로젝트를 생성합니다:

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

분류 프로젝트를 생성합니다:

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

JSON 출력

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

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

다음 단계

• 프로젝트에 이미지와 기타 데이터를 추가하세요. 자세한 내용은 데이터 추가.

• 모델 학습에 사용할 수 있도록 이미지를 라벨링하세요. 자세한 내용은 Roboflow Annotate 소개.