ワークスペース、プロジェクト、およびリリース

ワークスペース すべてのRoboflowプロジェクトはワークスペースに属しています。 Roboflowアカウントにサインアップすると、最初のワークスペースが自動的に作成されます。 ワークスペースは、プロジェクトにアクセスできるユーザーと、ワークスペース内のプロジェクトで使用できる機能を管理する方法です。 ワークスペースには、トレーニング済みのモデルがあり、さまざまな形式でエクスポートできるバージョン管理プロジェクトが含まれています。 新しいワークスペースを作成します 新しいワークスペースを作成するには、Roboflowにログインした後、ナビゲーションメニューの[+ワークスペースの追加]ボタンをクリックするだけです。 新しいワークスペースを作成するときは、ワークスペースのプランを選択する必要があ...

ラベリングガイド：オブジェクト検出

Roboflowで画像に注釈を付けます。より良い「モデル予測」につながる「グラウンドトゥルース」アノテーションを作成する方法。 mAP、適合率、再現率の問題は「不良データ」ですか？それとも、「悪い注釈」という問題ですか？これは重要な違いです。はい、注釈は苦痛です...しかし、注釈はプロジェクトの最終結果にも大きく影響します。それがどのように行われるかを見るためにビデオを見てください！モデル作成のヒント（ドキュメント）： https ：//docs.roboflow.com/model-tips。 その他のラベル付けのヒント： コンピュータビジョンの画像にラベルを付けるための7つのヒント...

データセットのエクスポート

Roboflowでデータセットをエクスポートする方法は4つあります。 （1）Zipフォルダにダウンロードする （2） python packageを使用してダウンロードする-これは最も一般的な方法です。プログラムで画像をダウンロードし、それらを使用してモデル動物園でモデルをトレーニングできるためです。 （3）curlコマンドでダウンロードする （4）生のURLでダウンロード お使いのブラウザはHTML5ビデオをサポートしていません。...

データセットヘルスチェック：データセットの改善

より良いモデルは、より良いデータセットから始まります。このビデオでは、RoboflowTrainや データセット  そこに到達するためのヘルスチェック。 RoboflowUniverseのSyadSalmanRezaを介して提供される公開データセットであるBikeHelmetDetectionについて説明します。...

データポリシー

あなたのデータはあなたのものです！ 私たちはあなたの画像やビデオがあなたのものであると強く信じています。そのため、それらをアップロードしても、写真とビデオはあなたのもののままです。私たちはそれらを所有していません。 （詳細については、利用規約の項目22Bをご覧ください。）...

公開データセットへのアクセス

ロボフローユニバース RoboflowおよびRoboflowPublicユーザーは、何千もの公開画像データセットを使用できるようにしました。ポーチのパッケージから飛行機、サイクリスト、ウェブサイトのスクリーンショットまで、さまざまなデータセットをホストしています。 データをアップロードせずに開始したい場合は、公開データセットがRoboflowの感触をつかむための良い方法です。 甌穴の検出などの問題に取り組んでいて、自分で十分なデータがない場合は、甌穴データセットを甌穴データセットとマージすることを検討してください。パブリックデータセットを使用することは、コンピュータービジョンモデルを改善する1つの方法です。 公開データセットを取得し、独自の前処理と拡張手順を適用できるようにするには、データセッ...

最初のプロジェクトを開始する

最初のオブジェクト検出 を開始します   Roboflowのプロジェクト 。 データセットのアップロード-> Roboflowを使用したデータセットの生成とモデルのトレーニング。プラス：データセットヘルスチェックのクイックインサイト、前処理と拡張の手順の選択、さまざまなアノテーション形式でのエクスポート、推論を実行するためのモデルのデプロイ。 取り上げるトピック： プロジェクトの作成 ワークスペース、プロジェクト、およびバージョン アノテーションバッチとは何ですか？画像のアップロード（注釈バッチの操作、および注釈ワークフロー） プロジェクトに追加するためにRoboflowユニバースから画像を取得する Roboflowユニバースの使用方法‍| Roboflowユニバースとは何ですか？ 注釈...

モデルトレーニング：YOLOv4-小さなビデオチュートリアル

カスタムYOLOv4 -tiny モデルをトレーニングする ラベル付きオブジェクト検出データセットのバージョンを生成したら、 モデルをトレーニングする準備が整います。 これは、データ管理を容易にするためのRoboflowのpython packageを使用したYOLOv4-tiny モデルのトレーニングに関するチュートリアルです。 データセットのエクスポート Roboflowでデータセットをエクスポートする方法は4つあります。（1）Zipフォルダーにダウンロード... データセットのエクスポートコードをコピーしたら、ビデオチュートリアルを続行して、 モデルをトレーニングします。 カスタム YOLOv4 -tiny モデル をトレーニングする カスタムデータでYOLOv4-tinyをトレーニング...

モデルトレーニング： YOLOv5ビデオチュートリアル

カスタムYOLOv5モデルをトレーニングする ラベル付きオブジェクト検出データセットのバージョンを生成したら、モデルをトレーニングする準備が整います。 これは、データ管理を容易にするためのRoboflowのpython を使用したYOLOv5モデルのトレーニングに関するチュートリアルです。 データセットのエクスポート データセットのエクスポートコードをコピーしたら、ビデオチュートリアルを続行して、モデルをトレーニングします。 YOLOv5 、 Roboflowモデル動物園 モデル を保存することを忘れないでください   重み ！ モデル を保存およびロードする方法   GoogleColab Google 重み 次のステップ： WebカメラでYOLOv5を実行する 悪いまたは不完全なモデル予測...

分類データセットのアップロード

分類データセットのアップロード 画像全体にクラスに属するものとしてラベルを付ける場合は、分類データセットをアップロードする必要があります。 分類データセットには画像/ビデオが必要であり、個別のフォルダーにあります。 クラス名は、フォルダ名に基づいて派生します。 たとえば、犬、猫、アライグマの画像をアップロードする場合は、3つのフォルダが必要です。  1つのフォルダは「犬」と呼ばれ、すべての犬の画像が含まれている必要があります。  別のフォルダは「猫」と呼ばれ、すべての猫の画像が含まれている必要があります。 3番目のフォルダは「raccoons」と呼ばれ、すべてのアライグマの画像が含まれている必要があります。分類データセット内の単一アイテムを検出するには、[単一ラベル分類]を選択します 分類デー...