Roboflow模型训练与部署教程

在本教程中，将学习如何将Hugging Face数据集导入到Roboflow中进行模型训练和部署。使用Roboflow，可以轻松地将模型部署到云端API端点、私有云或边缘设备上。

第一步：在Hugging Face上寻找数据集

前往Hugging Face网站，寻找适合任务的数据集。本教程中使用的示例数据集可以在此链接找到：。如果希望导入包含图像的注释，请确保数据集包含xml、json或csv文件，这些文件包含创建模型所需的必要信息。Roboflow可以用来转换注释格式，并支持40多种不同的注释格式。

在不同设备上下载Git的方式有所不同。以下是一些常见操作系统的下载命令：

• Mac： brew install git（必须已安装brew） brew install git-lfs（必须已安装brew）
• Linux Ubuntu/Debian： sudo apt install git sudo apt install git-lfs
• Fedora： sudo dnf install git sudo dnf install git-lfs

安装完成后，可以使用Git下载所需的数据集。

使用Git，可以下载数据集。使用选择的数据集的链接，命令应该是git clone [“链接路径”]。使用示例数据集，命令将是：

运行类似的命令后，应该会在下载文件夹中看到新的文件。

第四步：在Roboflow上创建项目

现在已经拥有了数据集，可以在Roboflow上创建一个项目了。首先，登录或创建一个Roboflow账户。接下来，点击右上角的按钮创建一个项目。然后，选择一个项目类型。根据数据和任务，项目类型可能会有所不同。因为示例数据集想要检测车牌的位置和位置，将使用一个目标检测项目。此外，如果xml、json或csv文件包含特定点的确切坐标，这表明数据集可能适合目标检测，因为它明确指出了注释的位置。

选择数据集后，最后可以输入文件到数据集中。