Roboflow 快速入门
类别: Roboflow 标签: Quickstart Label Train Deploy目录
创建工作区
在 Workspaces 侧边栏单击 ”Add Workspace“。
工作区是团队可以协作创建、管理和标记数据集以及训练和部署模型的地方。
创建项目
单击 “Create New Project”
项目的菜单项
Upload(上传数据集)
支持直接上传标注好的数据集。
Annotate(标注)
Dataset(数据集)
Generate(生成新版本数据集)
1️⃣ Source Images
2️⃣ Train/Test Split
3️⃣ Preprocessing
4️⃣ Augmentation
5️⃣ Generate
Versions(数据集版本)
单击“Export”,可以导出不同格式的数据集。
单击“Start Training”,可以进行训练,能够进行3次免费训练。
Deploy(预测或部署)
基于 Python 的推理示例
pip install roboflow
from roboflow import Roboflow
rf = Roboflow(api_key="XXX")
project = rf.workspace().project("stategridlogo")
model = project.version(2).model
# infer on a local image
print(model.predict("your_image.jpg", confidence=40, overlap=30).json())
# visualize your prediction
# model.predict("your_image.jpg", confidence=40, overlap=30).save("prediction.jpg")
# infer on an image hosted elsewhere
# print(model.predict("URL_OF_YOUR_IMAGE", hosted=True, confidence=40, overlap=30).json())
Health Check(健康检查)
Dimension Insights
Annotation Heatmap
Histogram of Object Count by Image