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Dataset Version बनाएं
Model को train करने में उपयोग के लिए dataset version बनाएं।
एक version आपके dataset का point-in-time snapshot होता है। हम इन versions को इसलिए रखते हैं क्योंकि आपके model के हर iteration में किन images, preprocessing, और augmentation steps का उपयोग हुआ, इसे बिल्कुल सटीक रूप से track करके आप results को reproduce करने की क्षमता बनाए रखते हैं। इससे आप विभिन्न models और frameworks में वैज्ञानिक रूप से test कर सकते हैं, जबकि यह भरोसा बना रहता है कि results model changes के कारण हैं, न कि data pipeline में किसी bug/change के कारण।
एक बार version बन जाने पर, वह समय में freeze हो जाता है, जिसका मतलब है project में होने वाले बदलाव—चाहे images, annotations, या अन्य data जोड़ना/हटाना हो—उन versions को प्रभावित नहीं करेंगे जो पहले बनाए गए थे।
Dataset Version कैसे बनाएं
Dataset version बनाने के लिए, अपने Roboflow project से जुड़े sidebar में "Versions" पर क्लिक करें। फिर, "Generate New Version" पर क्लिक करें।
इस page से, आप train/test/valid split सेट कर सकते हैं और अपने नए dataset version के लिए preprocessing steps और augmentations specify कर सकते हैं।
एक बार जब आपने अपने data पर लागू करने के लिए इच्छित preprocessing steps और augmentations specify कर लिए हों, "Generate" पर क्लिक करें। इससे एक नया dataset version generate होगा। फिर आप इस dataset version का उपयोग Roboflow में model train करने के लिए कर सकते हैं। आप यह भी अपने dataset को export करें ताकि इसे manually model training में उपयोग किया जा सके।
Train/Validation/Test Splits को फिर से समायोजित करना
Version creation process के दौरान, आप अपने training, validation और test set splitting के balance को भी फिर से समायोजित कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, "Step 2: Train/Test Split" पर जाएँ और "Rebalance" button पर क्लिक करें।
