使用​Roboflow对YOLO数据集标注与训练及下载

一、Roboflow 介绍


一个功能丰富的在线数据标注和深度学习平台,它提供了从数据标注 到模型训练的一站式服务,yolov5到v8官方推荐的数据集查找及下载网站。

主要功能

1、在线标注数据:Roboflow支持在线标注图片和视频数据,提供多种标注方式, 包括边界框(Bounding Box)、多边形(Polygon)、关键点(Keypoints)等。

2、数据格式转换:Roboflow支持多种数据格式的导入和导出,开发者可以轻松将数据转换成所需的训练格式。

3、在线训练:Roboflow还提供了在线训练能力,新注册用户可以免费尝试使用。 4、团队协作:作为一个多人协同平台,Roboflow允许团队成员同时标注数据,提高标注效率。

官网地址:Roboflow: Computer vision tools for developers and enterprises

​二、平台注册

 1、点击sign in

可以用github账号直接关联注册,如果没有可以用邮箱注册一个。

 三、收索数据下载

1、收索

按照上面的步骤收索apple,点击收索。

注意 收索最好用英文,使用中文又可能收索不到,毕竟这是外国网站。

2、选择

选择自己想要的数据集。 

3、下载数据集

 4、格式选择

选择自己想要的格式

这里选择txt yolov8的格式

​选择url 下载 

下载完解压目录

四、创建数据集

1、创建工作空间

​ 选择公开的

不邀请队友直接点击跳过 

​ 

2、进入创建工程界面

3、填写

4、选择文件夹

5、选择存有图片的文件进入如下

6、 双击一张图进入编辑界面

7、编辑好的一张图 

​ 8、编辑全部完成点击保存

​ 9、按照这个比例分配数据集点击继续

​ 10、开始制作

​ 11、创建新的版本每个数字后面都可以自己编辑,最后点击create

 12、导出数据集

13、选择yolov8 txt格式 或者选择自己需要的格式 

14、选择url 方式导出

15、导出解压目录 

 

 16、目录列表如下

卷 DATA 的文件夹 PATH 列表
卷序列号为 189E-77DB
D:.
│  data.yaml
│  README.dataset.txt
│  README.roboflow.txt
│  readme.txt
│  
├─test
│  ├─images
│  │      fire2_jpg.rf.6939b574bf4f86e92fb27263515ce116.jpg
│  │      
│  └─labels
│          fire2_jpg.rf.6939b574bf4f86e92fb27263515ce116.txt
│          
├─train
│  ├─images
│  │      fire10_jpg.rf.e5370022f1c7a4f8ccf8e89fff9d2073.jpg
│  │      fire1_jpg.rf.89dd310f3e0d13fe783f58f6dba4f802.jpg
│  │      fire3_jpg.rf.7e4d6d7c8898bc4955035aa6b2933066.jpg
│  │      fire4_jpg.rf.d1facfc8cce84d6995f9e6f215772a1b.jpg
│  │      fire6_jpg.rf.3463aadcaf7d6c486af71f9e2523ea17.jpg
│  │      fire8_jpg.rf.866801f403059b284af03cc6c40ee753.jpg
│  │      fire9_jpg.rf.e83a0abe644271326dafe862fed6a430.jpg
│  │      
│  └─labels
│          fire10_jpg.rf.e5370022f1c7a4f8ccf8e89fff9d2073.txt
│          fire1_jpg.rf.89dd310f3e0d13fe783f58f6dba4f802.txt
│          fire3_jpg.rf.7e4d6d7c8898bc4955035aa6b2933066.txt
│          fire4_jpg.rf.d1facfc8cce84d6995f9e6f215772a1b.txt
│          fire6_jpg.rf.3463aadcaf7d6c486af71f9e2523ea17.txt
│          fire8_jpg.rf.866801f403059b284af03cc6c40ee753.txt
│          fire9_jpg.rf.e83a0abe644271326dafe862fed6a430.txt
│          
└─valid├─images│      fire5_jpg.rf.e7e4b20f96c323b402bf201ba629c9df.jpg│      fire7_jpg.rf.64e5a1206d3be44aba1eb70e4e7aa4fc.jpg│      └─labelsfire5_jpg.rf.e7e4b20f96c323b402bf201ba629c9df.txtfire7_jpg.rf.64e5a1206d3be44aba1eb70e4e7aa4fc.txt

五、训练模型 

1、有两种方式

1.1、第一种貌似要积分,使用roboflow训练

1.2、选择yolo 模型结构

1.3训练结果展示,模型发送到注册邮箱

 2、第二种、自己训练

2.1、 选择自己的模型,然后get

2.2、继续点击 

2.3会跳转到一个界面,貌似 是指导 如何在自己的设备训练模型的操作步骤

 

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/354329.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MySQL版本发布模型

MySQL 8.0 之后使用了新的版本控制和发布模型,分为两个主线:长期支持版(LTS)以及创新版。这两种版本都包含了缺陷修复和安全修复,都可以用于生产环境。 下图是 MySQL 的版本发布计划: 长期支持版 MySQL…

示例:WPF中如何不卡顿页面的情况加载大量数据

一、目的:在开发过程中经常会遇到一个ListBox列表里面需要加载大量数据,但是加载过程中会假死卡顿影响用户体验,或者是你的主页面加载了大量控件,或者切换到一个有大量元素的页面都会有这种体验,因为加载的都是UI元素不…

【计算机网络体系结构】计算机网络体系结构实验-DNS模拟器实验

一、DNS模拟器实验 拓扑图 1. 服务器ip 2. 服务器填写记录 3. 客户端ip以及连接到DNS服务器 4. ping测试

嵌入式开发十八:USART串口通信实验

上一节我们学习了串口通信的基本理论,串口通信是学习单片机的一个重要的一步,非常重要,这一节我们通过实验来学习串口通信的使用,以及串口的接收中断的使用。 一、发送单个字节uint8_t数据或者字符型数据 实现的功能:…

XSS跨站脚本攻击

XSS跨站脚本攻击 漏洞原理:接受JS代码,输出JS代码解释执行 网站输出的内容,输入数据能控制。 黑盒XSS手工分析 1、页面中显示的数据找可控的(有些隐藏的) 2、利用可控地方发送JS代码去看执行加载情况 3、成功执行即…

C#的Switch语句2(case后的值与模式匹配)

文章目录 switch语法结构case具体的值枚举值字符串const关键字 如果没有匹配的值default语句不一定要在最后 模式匹配与C的差异-case穿透(Fall-through)下一篇文章 switch语法结构 基础的语法结构,在上一篇文章已经写了,具体请看…

斯坦福CS229机器学习中文速查笔记.pdf

斯坦福CS229是一门经典的机器学习课程,算是机器学习领域的明星课,相信不少人在B站上看过这门课的视频。 这门课主要介绍了机器学习和统计模式识别。内容包括:监督学习(生成/鉴别学习,参数/非参数学习,神经…

pandas中的loc和iloc

loc和iloc的比较 .loc 和 .iloc 是 pandas 提供的两种不同的索引方法,它们的主要区别在于索引数据的依据: .loc: 基于标签的索引,使用 DataFrame 或 Series 的索引标签(即行名和列名)来获取数据。可以使用…

2025计算机毕业设计选题题目推荐-毕设题目汇总大全

选题在于精,以下是推荐的容易答辩的选题: SpringBoot Vue选题: 基于SpringBoot Vue家政服务系统 基于SpringBoot Vue非物质文化遗产数字化传承 基于SpringBoot Vue兽医站管理系统 基于SpringBoot Vue毕业设计选题管理系统 基于SpringBoot Vue灾害应急救援…

算法金 | 再见!!!梯度下降(多图)

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 接前天 李沐:用随机梯度下降来优化人生! 今天把达叔 6 脉神剑给佩奇了,上 吴恩达:机器…

异构集成封装类型2D、2.1D、2.3D、2.5D和3D封装技术

异构集成封装类型:2D、2.1D、2.3D、2.5D和3D封装详解 简介随着摩尔定律的放缓,半导体行业越来越多地采用芯片设计和异构集成封装来继续推动性能的提高。这种方法是将大型硅芯片分割成多个较小的芯片,分别进行设计、制造和优化,然后…

Java 17的新特性

Java 17引入了多项新特性,以下是一些重要的更新: 增强的伪随机数生成器(JEP 356) Java 17为伪随机数生成器(PRNG)提供了新的接口类型和实现,包括可跳转的PRNG和另一类可拆分的PRNG算法&#xf…

【机器学习】 第1章 概述

一、概念 1.机器学习是一种通过先验信息来提升模型能力的方式。 即从数据中产生“模型”( model )的算法,然后对新的数据集进行预测。 2.数据集(Dataset):所有数据的集合称为数据集。 训练集:用来训练出一个适合模…

基于GIS、RS、VORS模型、CCDM模型、geodetecto、GWR模型集成的生态系统健康的耦合协调分析

如何集成多源数据,依托ArcGIS Pro和R语言环境,采用“活力-组织力-恢复力-贡献力”(VORS)模型定量测算生态系统健康指数(EHI);如何从经济城镇化(GDPD)、人口城镇化&#x…

Antd - 上传图片 裁剪图片

目录 本地上传方法【input type"file"】:upload组件【antd】默认接口上传:自定义接口上传:【取消默认上传接口】antd的upload组件beforeUpload还有个比较坑的地方 upload结合裁剪1、antd官方裁剪组件:![在这里插入图片描…

如何通过自己编写Jmeter函数

在Jmeter的函数助手里,有很多内置的函数,比如Random、UUID、time等等。使用这些函数可以快速帮我们生成某些数据,进行一些逻辑处理。用起来非常的方便。 但是在实际接口测试过程中,有很多的需求,Jmeter内置的函数可能…

easyexcel和poi版本冲突报错深入解析v2

easyexcel报错解决 问题 项目由poi改用easyexcel,报错如下: java.lang.NoSuchMethodError: ‘org.apache.poi.ss.usermodel.CellType org.apache.poi.ss.usermodel.Cell.getCellType()’ 原因 easyexcel中的poi和项目原本的poi版本冲突问题。 由于之前做…

移植案例与原理 - HDF驱动框架-驱动配置(2)

1.2.7 节点复制 节点复制可以实现在节点定义时从另一个节点先复制内容,用于定义内容相似的节点。语法如下,表示在定义"node"节点时将另一个节点"source_node"的属性复制过来。 node : source_node示例如下,编译后bar节点…

一文详解扩散模型

文章目录 1、常见的生成模型2、变分推断简介3、文生图的评价指标4、Diffusion Models5、其他技术交流群精选 节前,我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学。 针对算法岗技术趋势、大模型落地…

网络校时服务器:铁路对时有妙招

在信息高速发展的今天,铁路作为国家的经济大动脉,与广大市民生活息息相关,担负着运送大流量乘客、保证交通畅通的重任,为了保证列车的正点运行和乘客的行程,对时间精准度的要求是非常严格的。随着我国铁路的发展速度和…