एक Dataset Version export करें

training के लिए Roboflow से data export करें।

आप किसी भी समय Roboflow से डेटा एक्सपोर्ट कर सकते हैं। आप Roboflow वेब इंटरफ़ेस या हमारे Python package का उपयोग करके डेटा एक्सपोर्ट कर सकते हैं।

डेटा एक्सपोर्ट करने के लिए, पहले Roboflow dashboard में dataset version जनरेट करें। आप ऐसा अपने project से जुड़े "Versions" पेज पर कर सकते हैं।

एक dataset जनरेट करने के बाद, अपने dataset version के आगे "Export" पर क्लिक करें:

आप अपने डेटा को कई तरह के formats में डाउनलोड कर सकते हैं। समर्थित export formats की पूरी सूची हमारे के "Export" tab में देख सकते हैं formats directory.

एक export format चुनने के बाद, आप डेटा को या तो एक .zip file के रूप में डाउनलोड करना चुन सकते हैं, या एक curl link के रूप में command line से डाउनलोड कर सकते हैं।

The curl और Python code में आपके account के लिए unique एक private key होगी। इस key को साझा न करें!

Notes

Dataset versions को computer vision models के training data के रूप में उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसलिए, हम models के training experience और performance को बेहतर बनाने के लिए कुछ optimizations करते हैं।

Image Compression

Training धीमी न पड़े, इसके लिए हम images को ऐसे स्तर पर compress करते हैं जो training speed और पर्याप्त model performance के लिए आवश्यक resolution के बीच संतुलन बनाए रखे।

यदि आप original quality image डाउनलोड करना चाहते हैं, तो आप अपने dataset में किसी image पर क्लिक करके और "Download Image" चुनकर ऐसा कर सकते हैं।

आप अपनी images तक programmatically भी पहुंच सकते हैं Image Details API. The image.urls.original property original quality image का link बताती है।

यदि आप अपने पूरे dataset की original quality images डाउनलोड करना चाहते हैं, तो आप इसका उपयोग करके ऐसा कर सकते हैं Image Search API. इसे करने के लिए आप यह code snippet उपयोग कर सकते हैं:

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"{len(records)} images found")

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()

            # अस्थायी directory में सेव करें
            save_path = os.path.join('temp_images', record['name'])
            with open(save_path, 'wb') as f:
                f.write(response.content)

            print(f"Downloaded: {record['name']}")

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"Image डाउनलोड करने में त्रुटि: {e}")

स्वीकार्य वर्ण

Training के दौरान समस्याएँ न आएँ, इसके लिए हम upload/import और export दोनों पर class names को sanitize करते हैं। Export पर, हम निम्न करते हैं:

Class names को ASCII में बदला जाता है
- जहाँ संभव हो, वर्णों को anglicized किया जाता है (उदा: ü को u)
- अन्यथा, उन्हें एक dash (-)

Class name sanitization upload के दौरान भी होती है

Python Package के साथ Export करें

आप Python package के साथ versions जनरेट भी कर सकते हैं और datasets export भी कर सकते हैं।

Create a Dataset Version

अंतिम अपडेट 11 माह पहले

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