Dataset Version をエクスポート

トレーニング用に Roboflow からデータをエクスポートします。

Roboflow からは、いつでもデータをエクスポートできます。データは、Roboflow の Web インターフェースまたは Python パッケージを使ってエクスポートできます。

データをエクスポートするには、まず Roboflow ダッシュボードで dataset version を生成します。これを行うには、プロジェクトに関連付けられた「Versions」ページに移動します。

dataset を生成したら、dataset version の横にある「Export」をクリックします:

データは、幅広い形式でダウンロードできます。対応している export 形式の完全な一覧は、当社の「Export」タブで確認できます。 formats directory.

export 形式を選択した後、データを次のいずれかとしてダウンロードできます。 .zip ファイル、または次の形式として curl コマンドラインからダウンロードするためのリンク。

デバイス上の .zip フォルダにエクスポートしています。

その curl と Python コードには、あなたのアカウント固有の private key が含まれます。この key を共有しないでください!

「Continue」を選択した後に表示される「show download code」のウィンドウ。

Notes

dataset version は、コンピュータビジョンモデルの training data として使用されるように設計されています。そのため、モデルの training 経験とパフォーマンスを向上させるために、いくつかの最適化を行っています。

Image Compression

training の低速化を防ぐため、training 速度と、十分な model performance に必要な解像度のバランスを保つレベルで画像を圧縮しています。

元の品質の画像をダウンロードしたい場合は、dataset 内の画像をクリックして「Download Image」を選択してください。

また、次の API を使ってプログラムから画像にアクセスすることもできます。 Image Details API。 image.urls.original プロパティは、元の品質の画像へのリンクを示します。

dataset 全体の元の品質の画像をダウンロードしたい場合は、次を使って行えます。 Image Search API。以下は、そのために使用できるコードスニペットです:

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()

            # 一時ディレクトリに保存
            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"画像のダウンロード中にエラーが発生しました: {e}")

使用可能な文字

training 中の問題の発生を防ぐため、class name は upload/import と export の両方でサニタイズされます。export 時には、次の処理を行います:

• class name は ASCII に変換されます

  • 可能な場合、文字は英字化されます（例: ü を u)

  • それ以外の場合は、ダッシュ（-)

class name のサニタイズは upload 中にも行われます

Python Package を使った Export

Python package を使って version の生成と dataset の export の両方を行えます。

Create a Dataset Version