> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-hi/datasets/adding-data.md). # Images, Videos, और Annotations Upload करें Roboflow के साथ किसी model को train और deploy करने का पहला कदम data को एक Project में upload करना है। सबसे पहले, आपको [एक Project बनाना होगा](/roboflow/roboflow-hi/datasets/create-a-project.md). फिर, आपको एक वेब पेज पर ले जाया जाएगा, जहाँ से आप data upload कर सकते हैं। आप अपने project sidebar में उपलब्ध "Upload Data" button से भी इस पेज तक पहुँच सकते हैं। ## Data कैसे जोड़ें आप अपने Roboflow account में data इस तरह जोड़ सकते हैं: * वेब application का उपयोग करके: 1,000 से कम images वाले datasets के लिए अनुशंसित। * command line का उपयोग करके: 1,000 से अधिक images वाले datasets के लिए अनुशंसित। * Dataset Upload Workflow Block का उपयोग करके: उत्पादन में पहले से मौजूद model वाले Workflows से data एकत्र करने के लिए अनुशंसित। वेब application और command line से, आप ये upload कर सकते हैं: * JPG, PNG, WEBP, AVIF, BMP, और HEIC/HEIF images.\* * MOV और MP4 videos। * PDF files। * [समर्थित किसी भी format में annotations।](https://roboflow.com/formats) \**अधिकतम आकार 20MB और 16,400 x 10,900 pixels।* आप केवल अपनी संबद्ध images के साथ ही annotations upload कर सकते हैं। जिन images को पहले ही आपके dataset में import किया जा चुका है, उनके लिए annotations upload नहीं किए जा सकते। ## वेब Application के साथ Data Upload करें जब आप कोई Project बनाते हैं, या Upload Data पेज पर जाते हैं, तो आपको एक बॉक्स दिखाई देगा जिसमें आप images, videos, और annotations को drag and drop कर सकते हैं:
[40 से अधिक annotation formats समर्थित हैं।](https://roboflow.com/formats) समर्थित formats आपके project type के आधार पर बदलते हैं।
File names कैसे process किए जाते हैं हम upload/import और export दोनों में class names को sanitize करते हैं ताकि image file names standardize किए जा सकें। Upload और dataset export के समय, हम निम्न करते हैं: * शुरुआत/अंत के whitespace हटाना * सभी whitespace (newlines और tabs सहित) को एक space में बदला जाता है * दोहरे spaces हटाए जाते हैं * `/.[]#~*` characters को एक dash से बदला जाता है (`-`) * `|'"` characters हटा दिए जाते हैं
### एक Zip File Upload करें आप drag and drop कर सकते हैं या एक `.zip` अपने images और annotations का archive चुन सकते हैं। छोटे archives (300 files तक) आपके browser में extract होते हैं और dropped folder की तरह उसी upload flow से गुजरते हैं, इसलिए preview thumbnails, annotation matching, और batch naming सभी समान रूप से काम करते हैं। Archive के अंदर nested folders संरक्षित रहते हैं। बड़े archives (300 files से अधिक, 8 GB तक) इसके बजाय raw zip को Roboflow के servers पर upload करते हैं। पुष्टि करने के बाद, एक progress bar upload को track करता है, फिर browser प्रक्रिया को आगे बढ़ाता है और processing server-side जारी रहती है। अपनी Activity Center में इसकी progress को follow करें, ताकि आप काम जारी रख सकें और अपनी सुविधा से वापस देख सकें। Extracted images आपके Annotate page पर एक batch में दिखाई देती हैं। 8 GB से बड़े archives के लिए, zip upload करें [command line के साथ](#upload-datasets-with-the-command-line) इसके बजाय। ### Video Upload करें अपलोड किए गए videos अलग-अलग frames में विभाजित किए जाते हैं, जिन्हें आप annotate कर सकते हैं। जब आप कोई video upload करते हैं, तो एक extraction dialog built-in video player, sampling slider, और वैकल्पिक manual frame selection के साथ खुलता है। #### Sampling interval Frames कितनी बार sample किए जाएँ, यह तय करने के लिए slider का उपयोग करें। आप slider के नीचे दिए गए input fields में interval को seconds में या वांछित frame count को सीधे type भी कर सकते हैं। Sampling range 60 frames per second से लेकर हर 60 seconds में 1 frame तक जाती है। #### Manual frame selection Frame selection panel को expand करने के लिए "Manual selection" पर क्लिक करें। वर्तमान playhead position पर frame चुनने के लिए "Add current frame" का उपयोग करें या `M` दबाएँ। अलग-अलग frames के बीच आगे बढ़ने के लिए `,` और `.`, या चुने गए frames के बीच जाने के लिए `Shift+Left` और `Shift+Right`. Sample किए गए और manually selected frames को merge और deduplicate किया जाता है, और dialog extract किए जाने वाले कुल frames की live count दिखाता है। #### Trimming शुरुआत और अंत का point सेट करने के लिए filmstrip पर trim handles को खींचें। Trim किए गए range के बाहर के frames शामिल नहीं किए जाते। Video को frames में split करने और उन्हें अपने dataset में upload करने के लिए "Extract N frames" पर क्लिक करें। जब कई videos queue में हों, तो आप उन सभी पर वही interval settings लागू कर सकते हैं। Selected frames प्रति-video होते हैं, इसलिए जब selected frames मौजूद हों, तो प्रत्येक video अपना अलग dialog खोलता है।
समर्थित video file formats Roboflow videos को frame images में parse करने के लिए video files के लिए आपके browser के built-in support का उपयोग करता है, जिन्हें आप अपने models train करने के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं। इसका मतलब है कि आप जिस browser का उपयोग कर रहे हैं, उसके आधार पर MOV और MP4 files सहित कई अलग-अलग video formats उपयोग कर सकते हैं। आप [जांच सकते हैं कि आपके browser द्वारा कौन से video formats समर्थित हैं](https://caniuse.com/?search=video%20format). यदि कोई video ऐसे format का उपयोग करता है जिसे आपका browser decode नहीं कर सकता, तो Roboflow "Scanning files" पर अटकने के बजाय "unsupported video" error दिखाता है, और आपको file convert करने के लिए कहता है। HEVC/H.265 इसका एक सामान्य कारण है (उदा.: DJI drones, GoPros, और नए phones से footage) और यह केवल Safari में decode हो सकता है। Video को MP4 (H.264) में re-export या convert करें, जो अधिक व्यापक रूप से समर्थित है, और फिर उसे दोबारा upload करें। यदि आपको अपना video file Roboflow में लोड करने में परेशानी हो रही है, तो आप हमारे [forum](https://discuss.roboflow.com/) पर पोस्ट कर सकते हैं या अपने account representative से संपर्क कर सकते हैं।
## Command Line के साथ Datasets Upload करें आप Roboflow Python command line interface का उपयोग करके बड़े datasets upload कर सकते हैं। आप केवल images को command line interface के साथ upload कर सकते हैं। यदि आपके पास videos हैं, तो आपको [उन्हें files के रूप में सहेजे गए frames में split करना होगा](https://superuser.com/questions/1044444/how-do-i-use-ffmpeg-to-split-a-video-into-images-and-then-reassemble-exactly-the). फिर इन files को Roboflow पर upload किया जा सकता है। शुरू करने के लिए, पहले इंस्टॉल करें `roboflow-python`: ``` pip install roboflow ``` फिर, [अपना Workspace ID प्राप्त करें](https://docs.roboflow.com/developer/rest-api/workspace-and-project-ids). अंत में, निम्न प्रारूप में एक command तैयार करें: ``` roboflow import -w testupload -p project-1-8zgld /path/to/dataset/folder ``` आपको जिन arguments को specify करना है, वे हैं: * `-w testupload`: यह Workspace का नाम है। * `-p `: यह आपका Project ID है। जब आप command चलाते हैं, तो आपको एक संदेश दिखाई देगा जो बताता है कि upload प्रक्रिया शुरू हो चुकी है। इसके बाद images upload होने पर आपको logs दिखाई देंगे:

command-line का उपयोग करके dataset upload करना

हमारे पास एक video walkthrough है जो दिखाता है कि command line से data कैसे upload करें: {% embed url="" %} ### एक Zip File Upload करें बड़े datasets के लिए, आप individual files के बजाय अपने images और annotations का एक single `.zip` archive upload कर सकते हैं। archive एक बार upload होता है और Roboflow के servers पर asynchronously process किया जाता है, जो file-by-file upload करने की तुलना में अधिक तेज़ और अधिक विश्वसनीय है। {% tabs %} {% tab title="CLI" %} एक `.zip` सीधे upload करें: ```bash roboflow image upload dataset.zip --workspace -p ``` या upload करने से पहले CLI को आपके लिए किसी folder को zip करने दें: ```bash roboflow image upload ./dataset/folder --zip-upload --workspace -p ``` डिफ़ॉल्ट रूप से command processing समाप्त होने तक प्रतीक्षा करती है और एक summary प्रिंट करती है। तुरंत लौटने के लिए `--no-wait` का उपयोग करें; CLI एक task ID प्रिंट करता है, जिसका उपयोग आप upload status poll करने के लिए कर सकते हैं। {% endtab %} {% tab title="Python SDK" %} ```python import roboflow rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY") workspace = rf.workspace() # एक .zip path अपने आप detect हो जाता है और archive के रूप में upload किया जाता है workspace.upload_dataset("dataset.zip", project_name="your-project") # किसी folder के लिए, इसे zip करके एक archive के रूप में upload करने हेतु use_zip_upload का विकल्प चुनें workspace.upload_dataset("./dataset/folder", project_name="your-project", use_zip_upload=True) ``` {% endtab %} {% endtabs %} {% hint style="info" %} Zip upload 8 GB और 100,000 files तक के archives का समर्थन करता है। Predictions (`is_prediction=True`) zip path पर समर्थित नहीं हैं—उनके लिए per-image upload का उपयोग करें। {% endhint %} ## अपना Uploaded Data देखें Roboflow पर upload किया गया सभी data एक "batch" में upload होता है। इन batches को आपके Project Annotate page पर देखा जा सकता है:
## Image Size सीमाएँ किसी image का अधिकतम आकार 20 MB है अधिकतम pixel dimensions 16,400 × 10,900 pixels हैं। ## Duplicate Images यदि आप ऐसी image upload करने की कोशिश करते हैं जो पहले से किसी Project में है, तो उस image के लिए upload छोड़ दिया जाएगा। {% hint style="info" %} यदि आप [दो datasets को merge करते हैं](https://docs.roboflow.com/merge-datasets), तो merged dataset और दो मूल datasets दोनों आपके account में मौजूद रहते हैं। इसलिए merge के लिए कोई charge नहीं है, क्योंकि images duplicate हैं। {% endhint %} ## Data Ownership Roboflow पर upload की गई सभी images और videos का ownership आपके पास बना रहता है। यह हमारे [Terms of Service के Section 23B में परिभाषित है](https://roboflow.com/terms): > आप किसी भी content, information, या materials पर सभी ownership rights बनाए रखते हैं, जिन्हें आप post, submit, publish, display, या transmit करते हैं ## Data Privacy **Public Plan:** यदि आप Public plan पर हैं, तो Roboflow द्वारा स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट और व्यवस्थित किए जाने के अलावा, आपके datasets Roboflow Universe पर public होंगे। **Paid Plans (Enterprise सहित):** जब तक अन्यथा निर्दिष्ट न हो, आपका data आपके account के लिए private रहता है।