前言

現今AI模型框架百百種，所使用的資料格式也不盡相同，使用者如果要轉換模型框架就必須要轉換資料集格式。以往使用者必須自行撰寫程式碼來將資料集格式，而將資料集上傳至roboflow可以輕鬆轉換成不同資料集格式來進行下載。除此之外roboflow還提供多種影像處理方式，讓使用者可以輕鬆擴增資料集來增加模型適應性。

目的

透過本篇博文教大家如何使用roboflow平台來轉換不同模型框架的資料集格式與資料集影像處理。

創辦帳號

Roboflow 註冊帳號能使用Google帳戶、Work E-Mail、Github帳戶或直接創建新帳號。(圖1)

 

圖 1

 

資料集標註與影像處理

1. 登入進Roboflow後，Project頁面點選「create new project」按鈕。(圖2)

 

圖 2

 

2. 顯示下圖資訊，包括：專案類型、檢測目標物、專案名稱、License，輸入完畢後點擊「Create Public Project」按鈕。(圖3)

 

圖 3

3.     跳轉至上傳圖庫頁面，可以選擇上傳單個檔案或整個資料夾，本範例選擇上傳已標註的資料集。(圖4)

 

圖 4

4.     完成上傳點擊「Save and Continue」，此時顯示train、test、valid資料集分配方式，使用者可自行設定，設定完後點擊「 Continue」按鈕。(圖5、6)

 

圖 5

 

圖 6

 

5.     跳轉至影像處理部分，「Preprocessing」對原始圖資進行影像處理(圖7)，點擊「Add Step」可以選擇特定影像處理方式，處理方式如圖8所示。

 

圖 7

 

圖 8

 

6.     「Augmentation」會擴增圖資及影像處理，點擊「Add Step」可以選擇特定影像處理方式(圖9)，影像處理方式如圖10中所示。

 

圖 9

 

圖 10

7.     點擊「Generate」產生資料集。(圖11)

 

圖 11

 

8.     點擊「Export」選擇輸出的資料格式。(圖12、13)

 

圖 12

 

圖 13

 

9.     點擊「Continue」即可下載壓縮資料集。(圖14)

 

圖 14

結語

AI模型框架不同所使用的資料集格式也不同，想必這使許多使用者在學習AI時遇到的困難之一。使用roboflow平台可以解決這些問題，並且還能將使用者資料進行影像處理，除此之外roboflow平台上還有許多開放的資料集供大家參考，是非常方便的一個平台。