Roboflow使用!修改数据集格式+标注数据集

文章介绍了如何在Roboflow平台上注册、创建工作区和项目,上传及标注数据集,执行图像处理操作如Resize和augmentation,并最终导出数据。该平台适用于机器学习项目的前期数据准备。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

修改数据集格式

注册/登录

直接搜索Roboflow,点进去就是下面这样的页面。点击右上角的Sign up进行免费注册。(我已经注册过了,所以显示sign in登录)

(跳出来community和business时选community,另一个应该要收费)

建立工作区

登陆后就是如下所示的界面,点击左上的“➕”可以新建一个工作区,名字可以随便取就行。点了continue之后会让你发送邀请,直接skip即可。来到下一步,依旧选community,然后点create,工作区就建好啦!

新建项目

在工作区点击create new project新建一个项目,名字什么的自己定,然后点create。

 创建完长这样,可以点选择文件夹,也可以直接把文件拖进去

我这里上传了一个datasets文件,里面包含了训练集、测试集等,每个文件夹里包含了images和labels。上传完会显示已标注(如果只有图片则是未标注)。

 上传完毕长这样,点击右上角保存。如果之前没有划分过数据集,可以在保存的同时进行划分。之后只要耐心等待上传即可。

之后的步骤可以根据所需取舍,比如Resize、augmentation等操作,如果不需要就直接continue。 最后点击最下方的generate生成就行了。

生成完点export就可以导出,点击自己需要的格式种类即可。

如果想删除项目,点击下图中的三个点,输入项目名即可。

 标注数据集

如果你需要标注数据集,这个网站也很方便。(这里有一个参考视频

 点击要标注的图片,手动将目标框出来,框完后会跳出来一个框,是让你输入标注名,输完点save即可(我这里只上传了一张,如果有多张可依次标注)。标完点返回,会发现图片变为已标注。之后的操作(生成、导出)和前面一样,这里就不再赘述了。

分享到此结束,感谢观看:)

### Roboflow 使用指南 #### 一、初始化 Roboflow 客户端 为了使用 Roboflow 进行模型训练和部署,首先需要安装并导入 `roboflow` 库。通过 Python 可以轻松完成这一操作。 ```python from roboflow import Roboflow rf = Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY") ``` 上述代码展示了如何创建一个连接到 Roboflow API 的客户端实例[^2]。 #### 二、加载数据集 一旦成功配置了 Roboflow 实例,就可以利用该平台上的现有数据集或上传自己的图像文件来构建新的项目。对于已经拥有工作区的情况,可以继续向其中添加更多类型的图片资源而不必担心兼容性问题[^3]。 #### 三、模型的选择与定制化开发 针对特定应用场景可以选择合适的预训练模型作为起点,比如YOLOv4及其变种版本Scaled-YOLOv4,在此基础上进一步微调参数以适应具体需求。如果这些现成选项无法满足业务逻辑,则可以根据官方文档指导从零开始设计全新的网络结构。 #### 四、模型部署流程 当完成了模型训练之后,下一步就是将其发布出去以便实际应用。下面这段脚本说明了怎样把训练好的 YOLOv4 模型推送到生产环境中: ```python model = rf.workspace().project("your_project_name").version(1).model response = model.predict(image_path, confidence=40, overlap=30) print(response.json()) ``` 此部分描述了如何将本地训练得到的最佳权重导出并通过 RESTful API 接口对外提供服务。
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