Labeling पर सहयोग करें
अपनी datasets को label करने में पूरी टीम की मदद लें।
चाहे आपके पास सैकड़ों images को label करने पर काम करने वाली छोटी टीम हो या लाखों पर काम करने वाली बड़ी टीम, dataset बनाना सिर्फ boxes drawing से कहीं अधिक है। Labeling का एक बड़ा हिस्सा इस प्रक्रिया में होता है जिसमें real world से एक image को trained model के stored knowledge में लाया जाता है, और इसमें image collection, storage, organization, selection, assignment, labeling, और review शामिल होते हैं।
Roboflow सहयोगी सुविधाएँ प्रदान करता है, जो आपको ये करने देती हैं:
टीम के कई सदस्यों के बीच काम बाँटें, टीम में किसी को भी labeling jobs assign करके
जैसे-जैसे आप images upload करते हैं, उन्हें batches में व्यवस्थित करें
काम को मार्गदर्शन देने और consistency सुनिश्चित करने में मदद के लिए image labeling instructions दें
चल रहे labeling work का एक त्वरित overview प्राप्त करें
सभी labeling work की historical timeline देखें
परिवर्तन वापस करें
images में comments जोड़ें और image comment history देखें
labeling issues वाली images को बदलावों के लिए टीम सदस्यों को वापस भेजें
labels को dataset में शामिल करने से पहले approve या reject करें
Labeling Jobs असाइन करें
आप labeling work को टीम के बीच बाँट सकते हैं या इसे labeling के लिए ज़िम्मेदार विशिष्ट लोगों को assign कर सकते हैं। Jobs को individual team members को assign करने का मतलब है कि अगर आप एक ही समय पर online हों, तो एक-दूसरे के काम में बाधा डालने की चिंता नहीं करनी पड़ेगी।
आप अपनी team में एक या अधिक लोगों को jobs assign करना चुन सकते हैं, और यदि आपने अभी तक किसी team member को अपने workspace में शामिल नहीं किया है, तो आप उन्हें भी उन्हें invite करें और एक labeling job को एक ही समय में पूरा करने के लिए assign करें।
प्रदान करें Labeling Instructions
आप Assign Images tab से labelers को instructions दे सकते हैं। किसी batch को किसी labeler को assign करने से पहले उसमें instructions जोड़ने के लिए "Add Instructions" पर क्लिक करें। जब आप अपनी instructions सेट कर लें, तो "Assign Images" पर क्लिक करें।
"Edit" पर क्लिक करके instructions असाइन करें:
"Save Instructions" पर क्लिक करके labeling instructions सेव करें।
Job Notifications
एक labeling job असाइन हो जाने के बाद, जब आपके team members के लिए काम assign होगा, तो एक notification उन्हें alert करेगा।
Labeling Jobs Board
Labeling jobs board आपके individual assigned jobs की current state का एक त्वरित overview देता है, जैसे-जैसे वे labeling process से गुजरते हैं।
किसी विशेष labeler के आँकड़े देखने के लिए, में एक मान निर्दिष्ट करें Labeler ड्रॉपडाउन.
Job Details
Labeling jobs board पर individual jobs पर क्लिक करने से आपको उस job और उसकी प्रगति का अधिक विस्तृत view मिलता है। आप जल्दी से देख सकते हैं कि किन images को अभी भी label करना बाकी है और आवश्यकता पड़ने पर jobs को अलग-अलग team members को फिर से assign कर सकते हैं।
Individual Images का प्रबंधन
किसी job के भीतर Annotated tab पर, आप checkboxes, drag-to-select, या header में "Select all" checkbox का उपयोग करके individual images चुन सकते हैं। एक बार आपके पास selection हो जाए:
चयनित images को re-labeling के लिए Unannotated tab में वापस भेजने के लिए "Send N Images to Unannotated" पर क्लिक करें।
सिर्फ चयनित images को dataset में जोड़ने के लिए "Add N Images to Dataset" पर क्लिक करें। चुनी हुई annotated images job में बनी रहती हैं।
dataset में partial selection जोड़ते समय, job अपनी current state में updated counts के साथ बनी रहती है, ताकि labelers बाकी images पर काम जारी रख सकें।
ये controls annotation editor में भी उपलब्ध हैं। किसी assigned job में एक annotated image देखते समय:
वर्तमान image को dataset में जोड़ने के लिए checkmark button का उपयोग करें।
current image को re-labeling के लिए वापस भेजने के लिए image switcher के पास मौजूद "Send to Unannotated" button (arrow icon) का उपयोग करें।
दोनों में से कोई भी action करने के बाद, editor स्वतः अगले image पर चला जाता है।
Review Mode
आप labeled images को individually approve या reject कर सकते हैं और आवश्यकता पड़ने पर उन्हें rework के लिए labeler को वापस भेज सकते हैं। ऐसा करने के लिए, images के एक batch पर क्लिक करें। फिर, किसी job में images की स्थिति देखने के लिए Approved, Rejected, और To Do tabs के बीच नेविगेट करें।
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