Roboflow Universe से आयात करें

अपने projects में उपयोग के लिए Roboflow Universe से images डाउनलोड या क्लोन करें।

Roboflow Universe कंप्यूटर विज़न के लिए ओपन-सोर्स डेटासेट और प्री-ट्रेंड मॉडल होस्ट करता है। 200,000 से अधिक Datasets और 50,000 प्री-ट्रेंड मॉडल उपलब्ध हैं। अपने डेटासेट में Universe छवियाँ जोड़ने के दो तरीके हैं। आप पूरे डेटासेट को डाउनलोड कर सकते हैं या Roboflow Universe से अपने प्रोजेक्ट्स में उपयोग के लिए चुनिंदा छवियों को क्लोन कर सकते हैं।

पूरा Dataset डाउनलोड करें

सबसे पहले, Roboflow Universe पर एक डेटासेट ढूँढें। फिर, पर क्लिक करें Download Dataset बटन। एक पॉप अप प्रकट होगा जो आपसे पूछेगा कि आप अपने डेटा को किस फॉर्मेट में एक्सपोर्ट करना चाहते हैं। दिखाए गए विकल्प उन फॉर्मैट्स के अनुकूल हैं जो मॉडल द्वारा हल किए जाने वाले कंप्यूटर विज़न टास्क (object detection, classification, segmentation) के अनुकूल हैं।

आप या तो Roboflow Universe से सीधे ZIP फ़ाइल एक्सपोर्ट करके अपना डेटासेट डाउनलोड कर सकते हैं या आप एक कोड स्निपेट प्राप्त कर सकते हैं जिसका उपयोग डेटासेट डाउनलोड करने के लिए किया जा सकता है। प्रदान किए गए कोड स्निपेट उपयोगी हो सकते हैं यदि आप डेटासेट को किसी नोटबुक में उपयोग कर रहे हैं।

अपनी Roboflow Project में छवियाँ क्लोन करें

एक बार जब आपके पास नया Project बनाया हुआ है अपने Roboflow अकाउंट में, तो जाएँ Roboflow Universearrow-up-right और का उपयोग करें Dataset Searcharrow-up-right ऐसी परियोजनाएँ खोजने के लिए जिनमें आपकी उपयोग केस के लिए उपयुक्त छवियाँ हों।

जब आप किसी Project को पाते हैं जिसमें आपकी आवश्यकता की छवियाँ और/या एनोटेशन हों, तो Images पेज खोलें और क्लोन करने के लिए छवियाँ चुनें। आप छवि पर माउस ले जाकर और छवि के ऊपरी दाएँ कोने में स्थित चेकबॉक्स पर क्लिक करके व्यक्तिगत छवियाँ चुन सकते हैं। छवियों को बल्क में जोड़ने के लिए, आप वर्तमान परिणाम पृष्ठ पर दिखाई देने वाली सभी छवियों को क्लोन करने के लिए Select All पर क्लिक कर सकते हैं।

प्रोजेक्ट में क्लोन करने के लिए छवियाँ चुनें

अपनी परियोजना में क्लोन करने के लिए वांछित छवियाँ चुनने के बाद, Clone Images पर क्लिक करें और वह Workspace चुनें जिसमें Project स्थित है।

एक Project खोजने के लिए Workspace चुनें

Workspace चुनें और फिर वह Project चुनें जिसमें छवियों को Dataset में जोड़ना है।

एक विशिष्ट प्रोजेक्ट में छवियाँ क्लोन करें

जब आप छवियों को अपने Project में क्लोन कर रहे हैं, तो आप एनोटेशन के साथ या बिना एनोटेशन के छवियों को इम्पोर्ट कर सकते हैं। जब आप छवियों को अपने डेटासेट में क्लोन करते हैं, तो augmentations वाली छवियाँ शामिल नहीं की जाएँगी और आप सक्षम होंगे जब आप dataset जेनरेट करते हैं तो अपनी खुद की augmentations लागू करेंarrow-up-right जब आप dataset जेनरेट करते हैं।

एनोटेशन के साथ या बिना एनोटेशन के छवि क्लोन करें

कच्ची छवियाँ (एनोटेशन के बिना छवियाँ) इम्पोर्ट करना तब उपयोगी विकल्प है जब:

  • आप ऐसी छवियाँ पाते हैं जिनमें वह ऑब्जेक्ट मौजूद है जिसमें आप रुचि रखते हैं लेकिन एनोटेशन उस ऑब्जेक्ट पर केंद्रित नहीं हो सकते जिन्हें आप अपने मॉडल को पहचानने के लिए ट्रेन करने की योजना बना रहे हैं

  • आपको एक classification dataset मिलता है लेकिन आपके प्रोजेक्ट को bounding boxes की आवश्यकता है

  • आप उपयोग करना चाहते हैं polygon annotationsarrow-up-right परंतु प्रोजेक्ट में bounding boxes हैं

circle-check

आपको आवश्यक डेटा खोजने के उन्नत सुझाव

का उपयोग करें Dataset Searcharrow-up-right ताकि आप बिल्कुल वही डेटा पा सकें जिसकी आपको अपने मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, यदि हमारा rust detection मॉडल पाइपों पर जंग का पता लगाने में संघर्ष कर रहा था, तो हम डेटासेट में जोड़ने के लिए पाइपों की अधिक छवियाँ ढूँढना चाहेंगे। Projects में और व्यापक रूप से Roboflow Universe में समृद्ध semantic search का उपयोग उन विशिष्ट डेटा को खोजने के लिए किया जा सकता है जिनकी आपको आवश्यकता है।

रिसर्च datasets के भीतर Dataset Search का उपयोग करने से आप जल्दी से काफी अच्छी तरह से लेबल किए गए डेटा की उच्च मात्रा एकत्र कर सकते हैं ताकि मॉडल को तेज़ी से शुरू किया जा सके।

विशिष्ट डेटा खोजने का एक और तरीका है Health Check pagearrow-up-right और किसी विशिष्ट क्लास पर क्लिक करना। यह आपको Images पेज पर ले आएगा जहाँ वह क्लास परिणामों के शीर्ष पर फ़िल्टर की गई होगी।

यदि आप Roboflow Universe में वह डेटा नहीं ढूँढ पा रहे हैं जिसकी आपको आवश्यकता है, तो आप हमेशा API के माध्यम से अपना डेटा अपलोड करेंarrow-up-right या YouTube का उपयोग करें वीडियोज़ को प्रशिक्षण डेटा के रूप मेंarrow-up-right.

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