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# Labeling पर सहयोग करें
चाहे आपकी एक छोटी टीम सैकड़ों इमेजों पर labeling कर रही हो या एक बड़ी टीम लाखों पर काम कर रही हो, dataset बनाना सिर्फ boxes बनाने से कहीं ज़्यादा है। लेबलिंग का एक बड़ा हिस्सा वास्तविक दुनिया की एक इमेज को एक प्रशिक्षित model के संग्रहीत ज्ञान में लाने की प्रक्रिया में होता है, जिसमें image collection, storage, organization, selection, assignment, labeling, और review शामिल हैं।
Roboflow सहयोगी सुविधाएँ प्रदान करता है, जो आपको यह करने देती हैं:
* टीम के किसी भी सदस्य को labeling jobs असाइन करके काम को कई team members के बीच बाँटें
* जैसे ही आप उन्हें upload करें, images को batches में व्यवस्थित करें
* काम को दिशा देने और एकरूपता सुनिश्चित करने में मदद के लिए image labeling instructions प्रदान करें
* चल रहे labeling work का एक नज़र में अवलोकन प्राप्त करें
* सभी labeling work की ऐतिहासिक timeline देखें
* बदलाव वापस लें
* इमेजों पर टिप्पणियाँ जोड़ें और image comment history देखें
* लेबलिंग समस्याओं वाली इमेजों को बदलावों के लिए team members के पास वापस भेजें
* उन्हें dataset में शामिल करने से पहले labels को approve या reject करें
### लेबलिंग जॉब्स असाइन करें
आप लेबलिंग work को टीम के बीच बाँट सकते हैं या इसे लेबलिंग के लिए जिम्मेदार विशिष्ट लोगों को असाइन कर सकते हैं। अलग-अलग team members को jobs असाइन करने का मतलब है कि अगर आप दोनों एक ही समय online हों, तो आपको एक-दूसरे के काम में दखल देने की चिंता नहीं करनी पड़ेगी।
आप अपनी टीम के एक या अधिक लोगों को jobs असाइन करना चुन सकते हैं, और यदि आपने अभी तक अपने workspace में किसी team member को शामिल नहीं किया है, तो आप उन्हें भी [आमंत्रित कर सकते हैं](/roboflow/roboflow-hi/workspaces/team-members/invite-a-team-member.md) और एक labeling job असाइन कर सकते हैं जिसे उसी समय पूरा किया जा सके।
### **प्रदान करें** लेबलिंग निर्देश
आप Assign Images tab से labelers को निर्देश दे सकते हैं। किसी batch को किसी labeler को असाइन करने से पहले batch में निर्देश जोड़ने के लिए "Add Instructions" पर क्लिक करें। जब आप अपने निर्देश सेट कर लें, तो "Assign Images" पर क्लिक करें।
"Edit" पर क्लिक करके निर्देश असाइन करें:
लेबलिंग निर्देश सहेजने के लिए "Save Instructions" पर क्लिक करें।
### जॉब सूचनाएँ
एक labeling job असाइन हो जाने के बाद, जब आपके team members को काम असाइन होगा, तो एक notification उन्हें सूचित करेगी।
### लेबलिंग जॉब्स बोर्ड
लेबलिंग jobs board, अलग-अलग असाइन किए गए jobs की वर्तमान स्थिति का एक नज़र में दृश्य देता है, जैसे वे लेबलिंग प्रक्रिया से गुजरते हैं।
किसी विशेष labeler के आँकड़े देखने के लिए, इसमें एक मान निर्दिष्ट करें `Labeler` dropdown.
### जॉब विवरण
लेबलिंग jobs board पर अलग-अलग jobs पर क्लिक करने से उस individual job और उसकी प्रगति का अधिक विस्तृत दृश्य मिलता है। आप जल्दी से देख सकते हैं कि किन इमेजों को अभी भी लेबल करना है और ज़रूरत पड़ने पर jobs को अलग-अलग team members को पुनः असाइन कर सकते हैं।
#### व्यक्तिगत इमेजों का प्रबंधन
किसी job के भीतर Annotated tab पर, आप checkboxes, drag-to-select, या header में मौजूद "Select all" checkbox का उपयोग करके अलग-अलग इमेजें चुन सकते हैं। एक बार चयन करने के बाद:
* "Send N Images to Unannotated" पर क्लिक करके चयनित इमेजों को दोबारा लेबलिंग के लिए Unannotated tab में वापस भेजें।
* "Add N Images to Dataset" पर क्लिक करके केवल चयनित इमेजों को dataset में जोड़ें। जो annotated इमेजें चयनित नहीं हैं, वे job में बनी रहती हैं।
dataset में आंशिक चयन जोड़ते समय, job अपनी वर्तमान स्थिति में अद्यतन गणनाओं के साथ बनी रहती है ताकि labelers शेष इमेजों पर काम जारी रख सकें।
ये controls annotation editor में भी उपलब्ध हैं। किसी assigned job में एक annotated image देखते समय:
* वर्तमान इमेज को dataset में जोड़ने के लिए checkmark button का उपयोग करें।
* वर्तमान इमेज को re-labeling के लिए वापस भेजने हेतु image switcher के पास मौजूद "Send to Unannotated" button (arrow icon) का उपयोग करें।
किसी भी action के बाद, editor अपने आप अगली इमेज पर चला जाता है।
### Review Mode
आप लेबल की गई इमेजों को अलग-अलग approve या reject कर सकते हैं और ज़रूरत पड़ने पर उन्हें rework के लिए labeler को वापस भेज सकते हैं। ऐसा करने के लिए, इमेजों के एक batch पर क्लिक करें। फिर, किसी job में इमेजों की स्थिति देखने के लिए Approved, Rejected, और To Do tabs के बीच नेविगेट करें।
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
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GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-hi/annotate/team-collaboration.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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