एक Dataset संस्करण एक्सपोर्ट करें

ट्रेनिंग के लिए Roboflow से डेटा एक्सपोर्ट करें।

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

डेटा निर्यात करने के लिए, पहले Roboflow डैशबोर्ड में एक dataset version उत्पन्न करें। आप इसे अपने प्रोजेक्ट से संबंधित "Versions" पृष्ठ पर कर सकते हैं।

एक बार जब आपने dataset उत्पन्न कर लिया है, तो अपने dataset version के बगल में "Export" पर क्लिक करें:

आप अपने डेटा को कई प्रकार के फ़ॉर्मैट में डाउनलोड कर सकते हैं। समर्थित निर्यात फ़ॉर्मैट की पूरी सूची हमारे "Export" टैब में देखी जा सकती है: formats directory.

एक निर्यात फ़ॉर्मैट चुनने के बाद, आप डेटा को या तो एक के रूप में डाउनलोड करने का विकल्प चुन सकते हैं .zip फाइल, या एक curl कमान्ड लाइन से डाउनलोड करने के लिए लिंक।

अपने डिवाइस पर .zip फ़ोल्डर में निर्यात करना।

The curl और Python कोड में आपके खाते के लिए अद्वितीय एक निजी कुंजी शामिल होगी। इस कुंजी को साझा न करें!

"Continue" चुनने के बाद "show download code" के लिए जो विंडो दिखाई देती है।

नोट्स

Dataset versions को कंप्यूटर विज़न मॉडल्स के प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसलिए, हम प्रशिक्षण अनुभव और मॉडल प्रदर्शन में सुधार के लिए कुछ अनुकूलन करते हैं।

Image Compression

प्रशिक्षण धीमा न हो इसके लिए, हम छवियों को उस स्तर पर संपीड़ित करते हैं जो प्रशिक्षण गति और पर्याप्त मॉडल प्रदर्शन के लिए आवश्यक रिज़ॉल्यूशन के बीच संतुलन बनाए रखता है।

यदि आप मूल गुणवत्ता की छवि डाउनलोड करना चाहते हैं, तो आप अपने dataset पर किसी छवि पर क्लिक करके और "Download Image" चुनकर ऐसा कर सकते हैं।

आप प्रोग्रामेटिक रूप से अपनी छवियों तक भी पहुँच सकते हैं Image Details API. The image.urls.original प्रॉपर्टी मूल गुणवत्ता छवि के लिंक को बताती है।

यदि आप अपने पूरे dataset की मूल गुणवत्ता वाली छवियाँ डाउनलोड करना चाहते हैं, तो आप ऐसा कर सकते हैं Image Search API. यहाँ एक कोड स्निपेट है जिसका आप 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()

            # Save to temp directory
            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"Error downloading image: {e}")

स्वीकृत वर्ण

प्रशिक्षण के दौरान समस्याओं को रोकने के लिए, हम क्लास नामों को अपलोड/आयात और निर्यात दोनों पर सफ़ाई करते हैं। निर्यात पर, हम निम्नलिखित कार्य करते हैं:

• क्लास नामों को ASCII में परिवर्तित किया जाता है

  • जहाँ संभव हो, वर्णों को अंग्रेज़ीरूपी बनाया जाता है (उदा: ü to u)

  • अन्यथा, उन्हें डैश (-) से प्रतिस्थापित किया जाता है (-)

क्लास नामों की सफ़ाई अपलोड के दौरान भी होती है

Python पैकेज के साथ निर्यात

आप Python पैकेज के साथ दोनों वर्शन जेनरेट कर सकते हैं और datasets का निर्यात कर सकते हैं।

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