Roboflow डेटासेट

अब आप उपयोग कर सकते हैं Roboflow प्रशिक्षण के लिए अपने डेटासेट को व्यवस्थित, लेबल, तैयार, संस्करण और होस्ट करने के लिए YOLOv5 🚀 मॉडल। Roboflow के साथ उपयोग करने के लिए स्वतंत्र है YOLOv5 यदि आप अपने कार्यक्षेत्र को सार्वजनिक करते हैं।

अपलोड

आप अपना डेटा अपलोड कर सकते हैं Roboflow द्वारे web UI, REST API, किंवाPython.

लेबल

डेटा अपलोड करने के बाद Roboflow, आप अपने डेटा को लेबल कर सकते हैं और पिछले लेबल की समीक्षा कर सकते हैं.

वर्जनिंग

आप विभिन्न प्रीप्रोसेसिंग और ऑफ़लाइन वृद्धि विकल्पों के साथ अपने डेटासेट के संस्करण बना सकते हैं। YOLOv5 मूल रूप से ऑनलाइन वृद्धि करता है, इसलिए लेयरिंग करते समय जानबूझकर रहें Roboflowशीर्ष पर ऑफ़लाइन वृद्धि।

डेटा निर्यात करना

आप अपना डेटा डाउनलोड कर सकते हैं YOLOv5 जल्दी से प्रशिक्षण शुरू करने के लिए प्रारूप।

from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow(api_key="YOUR API KEY HERE")
project = rf.workspace().project("YOUR PROJECT")
dataset = project.version("YOUR VERSION").download("yolov5")

कस्टम प्रशिक्षण

हमने उपरोक्त सभी क्षमताओं का प्रदर्शन करते हुए एक कस्टम प्रशिक्षण ट्यूटोरियल जारी किया है। आप यहां कोड का उपयोग कर सकते हैं:

सक्रिय शिक्षण

वास्तविक दुनिया गड़बड़ है और आपका मॉडल हमेशा उन स्थितियों का सामना करेगा जिनका आपके डेटासेट ने अनुमान नहीं लगाया था। सक्रिय शिक्षण का उपयोग करना आपके डेटासेट और मॉडल को पुनरावृत्त रूप से बेहतर बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण रणनीति है। के साथ Roboflow और YOLOv5 एकीकरण, आप युद्ध परीक्षण मशीन लर्निंग पाइपलाइन का उपयोग करके अपने मॉडल परिनियोजन में जल्दी से सुधार कर सकते हैं।

समर्थित वातावरण

Ultralytics उपयोग के लिए तैयार वातावरण की एक श्रृंखला प्रदान करता है, प्रत्येक आवश्यक निर्भरताओं जैसे CUDA, CUDNN के साथ पूर्व-स्थापित, Pythonऔर PyTorch, अपनी परियोजनाओं को किकस्टार्ट करने के लिए।

• मुफ्त GPU नोटबुक:
• Google क्लाउड: GCP क्विकस्टार्ट गाइड
• Amazon: AWS क्विकस्टार्ट गाइड
• Azure: AzureML क्विकस्टार्ट गाइड
• बंदरगाह-मज़दूर: डॉकर क्विकस्टार्ट गाइड

परियोजना की स्थिति

यह बैज इंगित करता है कि सभी YOLOv5 GitHub क्रियाएँ सतत एकीकरण (CI) परीक्षण सफलतापूर्वक पास हो रहे हैं। ये सीआई परीक्षण सख्ती से कार्यक्षमता और प्रदर्शन की जांच करते हैं YOLOv5 विभिन्न प्रमुख पहलुओं के पार: प्रशिक्षण, सत्यापन, अनुमान, निर्यात और बेंचमार्क। वे macOS, Windows और Ubuntu पर लगातार और विश्वसनीय संचालन सुनिश्चित करते हैं, हर 24 घंटे में और प्रत्येक नई प्रतिबद्धता पर परीक्षण किए जाते हैं।

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