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
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│
└─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