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# Dataset Version 내보내기
언제든지 Roboflow에서 데이터를 내보낼 수 있습니다. Roboflow 웹 인터페이스 또는 저희 Python package를 사용해 데이터를 내보낼 수 있습니다.
데이터를 내보내려면 먼저 Roboflow 대시보드에서 데이터셋 버전을 생성하세요. 프로젝트와 연결된 "Versions" 페이지에서 그렇게 할 수 있습니다.
데이터셋을 생성한 후, 데이터셋 버전 옆의 "Export"를 클릭하세요:
다양한 형식으로 데이터를 다운로드할 수 있습니다. 지원되는 내보내기 형식의 전체 목록은 저희의 "Export" 탭에서 확인할 수 있습니다. [formats 디렉터리](https://roboflow.com/formats).
내보내기 형식을 선택한 후, 데이터를 다음 중 하나로 다운로드할 수 있습니다. `.zip` 파일 또는 다음 중 하나로 `curl` 명령줄에서 다운로드할 수 있는 링크입니다.
{% hint style="warning" %}
*해당 `curl` 그리고 Python code에는 계정 고유의 비공개 키가 포함됩니다. 이 키를 공유하지 마세요!*
{% endhint %}
## 참고
Dataset 버전은 컴퓨터 비전 모델의 학습 데이터로 사용되도록 설계되었습니다. 따라서 학습 경험과 모델 성능을 향상시키기 위해 몇 가지 최적화를 적용합니다.
### 이미지 압축
학습 속도 저하를 방지하기 위해, 충분한 모델 성능에 필요한 해상도와 학습 속도 간의 균형을 유지하는 수준으로 이미지를 압축합니다.
원본 품질 이미지를 다운로드하려면 dataset의 이미지를 클릭한 다음 "Download Image"를 선택하면 됩니다.
{% hint style="info" %}
또한 다음을 통해 프로그래밍 방식으로 이미지를 액세스할 수 있습니다. [Image Details API](/developer/rest-api/manage-images/get-details-about-an-image.md). 해당 `image.urls.original` 속성은 원본 품질 이미지로 연결되는 링크를 나타냅니다.
{% endhint %}
전체 dataset의 원본 품질 이미지를 다운로드하려면 다음을 사용하면 됩니다. [Image Search API](/developer/rest-api/manage-images/get-details-about-an-image.md). 다음 코드 스니펫을 사용할 수 있습니다:
```python
import os
import requests
from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow("YOUR_ROBOFLOW_API_KEY")
project = rf.project("my-dataset-id")
records = []
for page in project.search_all(
offset = 0,
limit = 100,
in_dataset = True,
batch = False,
fields = ["id", "name", "owner"],
):
records.extend(page)
print(f"이미지 {len(records)}개를 찾았습니다")
for record in records:
base_url = "https://source.roboflow.com"
url = f"{base_url}/{record['owner']}/{record['id']}/original.jpg"
try:
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()
# 임시 디렉터리에 저장
save_path = os.path.join('temp_images', record['name'])
with open(save_path, 'wb') as f:
f.write(response.content)
print(f"다운로드됨: {record['name']}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"이미지 다운로드 오류: {e}")
```
### 허용되는 문자
학습 중 문제가 발생하는 것을 방지하기 위해, 업로드/가져오기와 내보내기 시 모두 클래스 이름을 정리합니다. 내보내기 시에는 다음을 수행합니다:
* 클래스 이름은 ASCII로 변환됩니다
* 가능한 경우, 문자는 영어식 표기로 변환됩니다(예: `ü` to `u`)
* 그렇지 않으면 대시(`-`)
{% hint style="info" %}
[클래스 이름 정리도 업로드 중에 수행됩니다](/roboflow/roboflow-ko/datasets/adding-data.md#class-name-sanitization)
{% endhint %}
### Python Package로 내보내기
Python package를 사용해 버전을 생성하고 데이터셋을 내보낼 수 있습니다.
{% content-ref url="/spaces/e5GEiPeDoFksvZv1vH3A/pages/0zziwbyAo255wXPCoF3O" %}
[Create a Dataset Version](/developer/python-sdk/create-a-dataset-version.md)
{% endcontent-ref %}
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## 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.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/datasets/dataset-versions/exporting-data.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.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.