مساحات العمل
تنتمي جميع مشاريع Roboflow إلى مساحة عمل. عندما تقوم بالتسجيل للحصول على حساب Roboflow ، فإننا نقوم تلقائيًا بإنشاء مساحة عمل أولية لك.
مساحات العمل هي الطريقة التي يمكنك من خلالها إدارة من لديه حق الوصول إلى المشاريع والميزات المتوفرة للمشاريع داخل مساحة العمل.
تحتوي مساحات العمل على مشروعات تحتوي على إصدارات لها نماذج مدربة ويمكن تصديرها بتنسيقات مختلفة.
إنشاء مساحة عمل جديدة
لإنشاء مساحة عمل جديدة ، ما عليك سوى النقر فوق الزر "+ إضافة مساحة عمل" في قائمة التنقل بعد تسجيل الدخول إلى Roboflow.
عندما تقوم بإنشاء مساحة عمل جديدة ، فأنت بحاجة إلى اختيار خطة لمساحة العمل. لمعرفة المزيد حول الخطط المتاحة ، يمكنك مراجعة قسم الخطط والأسعار .
إضافة أعضاء الفريق إلى مساحة العمل
يمكن إنشاء مساحات العمل أو حذفها. لا يمكن استرداد مساحات العمل بمجرد تأكيد حذفها بالكامل.
المشاريع
يعيش المشروع داخل مساحة عمل ويضم مجموعة بيانات من الصور: مصنفة بالكامل أو مصنفة جزئيًا أو غير مصنفة.
يمكن دمج المشاريع أو تكرارها أو إنشاؤها أو حذفها. لا يمكن استرداد المشاريع بمجرد تأكيد حذفها بالكامل.
إنشاء مشروع جديد
حدد " إنشاء مشروع جديد ". سيؤدي هذا إلى ظهور نموذج مع خيار تحميل بياناتك الخاصة أو الانتقال إلى برنامج تعليمي مع عينة من البيانات.
يقدم Roboflow حاليًا تحميل مجموعة البيانات ، ووضع العلامات ، وإنشاء مجموعات البيانات ، ودعم تدريب نموذج مخصص لأنواع المشاريع التالية: اكتشاف الكائن (المربع المحيط) ، والتصنيف أحادي التسمية ، والتصنيف متعدد الملصقات ، وتجزئة المثيل.
يقدم Roboflow حاليًا تحميل مجموعة البيانات ، ووضع العلامات ، وإنشاء مجموعة البيانات ، والتدريب المخصص ونموذج AutoML ، والنشر لأنواع المشاريع التالية: اكتشاف الكائنات (المربع المحيط) ، والتصنيف أحادي التسمية ، والتصنيف متعدد التسميات.
يتطلب تحديد " تحميل بياناتك الخاصة " تمرير ثلاثة حقول:
اسم المشروع
طريقة للإشارة إلى مجموعتك من الصور / مقاطع الفيديو.
- إذا كنت تقوم بتحميل مجموعة من صور قطع الشطرنج ، فيمكنك تسمية هذه "بيانات الشطرنج".
- يجب أن يكون اسم مجموعة البيانات فريدًا بين مجموعات البيانات الخاصة بك. (على سبيل المثال ، لا يمكنك الحصول على مجموعتي بيانات مسماة "Chess Data.")
- في الوقت الحالي ، لا ندعم تعديل اسم مجموعة البيانات بمجرد إنشاء مجموعة البيانات. إذا كان يجب عليك تعديل اسم مجموعة البيانات الخاصة بك ، فيمكنك إعادة تحميل بياناتك بالاسم الجديد أو الاتصال بنا.
نوع المشروع
-
تصنيف الملصق الفردي: القاعدة العامة الجيدة عند استخدام اكتشاف الكائن مقابل التصنيف هي ما إذا كانت الأشياء التي تحاول توقعها هي "كائنات في صورة" مقابل "خصائص صورة".
- على سبيل المثال ، قطعة الشطرنج هي "كائن في صورة" ، لكن الشتاء هو "خاصية للصورة". إذا كنت تحاول رسم مربع حول فصل الشتاء أو جزء النهار من الصورة ، فمن المحتمل أن ينتهي بك الأمر برسم مربع حول كل شيء.
-
تصنيف متعدد الملصقات: مشابه لتصنيفالملصق الفردي من حيث العثور على "خصائص الصورة" ، فقط خصائص متعددة للصورة.
- على سبيل المثال ، إذا كنت تحاول اكتشاف ليس فقط الشتاء ، ولكن النهار ، غائم ، وليل كذلك على نفس الصورة.
-
اكتشاف الكائن : مفيد إذا كنت تحاول تحديد كائن أو أكثر في صورة ذات مربعات محيطة. القاعدة العامة الجيدة هي ما إذا كان الكائن سيحتاج إلى اكتشافه في الحركة أو في الموضع.
- على سبيل المثال ، تتحرك قطعة الشطرنج من مربع إلى آخر ، مع إدراك ما إذا كانت قطع الشطرنج موجودة أم لا في المكان الذي تنتمي إليه على اللوحة أثناء وقت الإعداد.
إذا لم تتمكن من اتخاذ القرار ، فإننا نوصي بالبدء بتسمية صورك لاكتشاف الكائنات ، لأنه بينما يمكنك تحويل مشروع اكتشاف كائن إلى مشروع تصنيف متعدد الملصقات بسهولة ، فإن التحويل في الاتجاه الآخر سيتطلب إعادة تسمية مجموعة البيانات الخاصة بك .
-
تجزئة المثيل(المعروف أيضًا باسم تجزئة الصورة): مفيد عندما تحتاج إلى قياس حجم الكائنات المكتشفة ، أو قصها من خلفيتها ، أو الكشف بشكل أكثر دقة عن التدوير المستطيل. باستخدام تجزئة المثيل ، يمكن للتطبيق الخاص بك تحديد عدد الكائنات في الصورة والتصنيفات ومخططها التفصيلي.
- على سبيل المثال ، إذا كنت بحاجة إلى قياس حجم ورقة الطماطم لإزالتها من خلفيتها ، أو لقياس العشب من صور القمر الصناعي.
لاحظ أن نماذج تجزئة المثيل عادةً ما تكون أكبر وأبطأ وأقل تحسينًا لنشر الحافة. قد تحتاج نماذج تجزئة المثيل إلى مجموعات بيانات أكبر للحصول على نفس الدقة مثل نماذج اكتشاف الكائنات.
أنواع المشاريع الأخرى
لا تقدم Roboflow حاليًا دعمًا لأنواع المشاريع الأخرى ، ومع ذلك ، فإن طلب الوصول المبكر أمر مشجع للغاية . فيما يلي بعض أنواع المشاريع المختلفة التي سيتم دعمها في المستقبل ومتى يتم استخدامها. يجب عليك فقط استخدام تجزئة المثيل إذا كان التطبيق الخاص بك يتطلب خصوصية مخطط الكائن.
- التجزئة الدلالية: لمحاولة تحديد كائنات متعددة من نفس الفئات أو فئات مختلفة في الصور ذات الأشكال الحرة المضلعة (غير المربعات المحيطة).
- Keypoint Detection: لمحاولة تحديد مواقع المكونات المهمة في الصورة
مجموعة التعليقات التوضيحية
يجب أن يكون هذا هو الفئة الأوسع من الكائنات التي يتم اكتشافها أو مجموعة الفئات لمشكلة التصنيف. إنها طريقة للإشارة إلى جميع الكائنات أو الملصقات في الصور.
- على سبيل المثال ، عند محاولة تحديد البيادق والغربان والملوك وقطع الملكة على رقعة الشطرنج ، يمكن أن تكون مجموعة التعليقات التوضيحية قطعًا.
- أو ، عند محاولة تصنيف الصور المكتوبة بخط اليد على أنها 0 ، 1 ، 2 ، ... 9 ، يمكن أن تكون مجموعة التعليقات التوضيحية عبارة عن أرقام.
لمعرفة المزيد حول مجموعات التعليقات التوضيحية ، اقرأ مدونتنا بعنوان ما هيك مجموعة التعليقات التوضيحية؟
إصدارات
مجموعة البيانات أو إصدار المشروع عبارة عن لقطة زمنية لمجموعة البيانات الخاصة بك.
من خلال تتبع الصور والمعالجة المسبقة وخطوات التعزيز التي تم استخدامها بالضبط في كل تكرار لنموذجك ، فإنك تحافظ على القدرة على إعادة إنتاج النتائج والاختبار العلمي عبر نماذج وأطر عمل مختلفة مع البقاء على ثقة من أن النتائج تُعزى إلى تغييرات النموذج و ليس بسبب خطأ في خط أنابيب البيانات.
يمكن إنشاء الإصدارات أو حذفها. النسخ غير قابلة للاسترداد بمجرد تأكيد حذفها بالكامل.