Roboflow Universe是互联网上最大的计算机视觉数据集和预训练模型集合。它是托管公共数据集并与社区免费分享的最佳场所。访客可以搜索和探索数据集，而在 Universe 上分享一个训练好的模型是让人们直接在浏览器中测试它的最简单方式。
Universe 为项目提供了数十万开发者的曝光机会，并且可以成为突出工作的好方法。如果已经写了一篇研究论文或发布了一个 GitHub 仓库，它还可以帮助工作获得更多的关注和引用以及星标。
拥有一个顶级的Roboflow Universe个人资料（与账户关联的项目）展示了在计算机视觉方面的专业知识，并构建了一个计算机视觉项目的组合，以突出简历。
创建一个公共项目是让项目受到注意的第一步，但如果没有人能找到它，发布项目并没有多大好处。有一些简单的步骤可以帮助项目在 Universe 上蓬勃发展并获得人气。此外，Roboflow 的社区团队定期在 Universe 首页、博客和新闻通讯中展示优秀的项目，这可能会导致数千人看到工作。
以下是一些简单的步骤，可以使项目更容易被发现，更有可能获得特色。让逐一讨论它们。
给项目起一个好名字。项目名称是访客的第一印象，它也用于 API。使用描述性的名称来说明项目是什么或做什么。避免使用“测试”或特殊字符这样的词。可以在项目名称中使用空格和大写字母（它的 ID 将自动为清理）。
以下是一些好的项目名称示例：
- 车辆损坏识别
- 足球运动员检测
- 管道腐蚀数据集
选择描述性的类别名称。这将帮助用户了解感兴趣的对象是什么，并帮助项目在特定类型的元数据搜索中出现。此外，选择描述性的类别名称可以帮助在以后需要向数据集添加更多具体性时提供帮助。
例如，如果数据集识别不同的家具，可能会使用“沙发”来表示沙发，而不是“家具”或“椅子”。虽然“家具”和“椅子”是准确的，但它们是通用的。如果后来决定特别识别沙发，将不得不回去重新标记数据集。
遵循标记最佳实践。思考开发人员将如何使用在数据集上训练的模型。以希望模型预测它们的方式标记对象。遵循以下 7 个标注提示，以获得最佳结果，使标注尽可能好。
编写 README。PlantDoc计算机视觉项目的示例 README。项目的 readme 是帮助访客了解项目是什么以及它的用途的最重要的元数据。可以在项目的 Overview 部分编辑项目的 readme。
在 README 中，可能想要描述：
- 项目是关于什么的。
- 项目的用例。
- 数据集中的示例标注图像。
- 项目中的类别。
- 如果在数据集上构建了一个示例项目，请链接到项目仓库或最终结果。如果发表了一篇论文，请链接到论文的 Arxiv 版本。这将让人们看到模型的示例用例，并评估它是否适合他们的需求。
提供的细节越多，越好！查看 Universe 首页上的特色项目以获取示例和灵感。
生成原始版本。生成一个没有预处理或增强的数据集版本（称为“原始”数据集）对于允许用户下载原始数据集并能够用自己的转换步骤进行实验是有帮助的。
训练模型。生成一个具有逻辑预处理（例如拉伸到 416x416 或 640x640）和好的增强步骤的版本，然后使用 Roboflow Train 来训练模型。这将让用户在他们的网络浏览器中测试模型，并将项目直接构建到他们的应用程序中。
在 Universe 上预览项目。要查看 Universe 上的项目，请在 URL 中将 app.roboflow.com 替换为 universe.roboflow.com。检查它并确保它看起来不错！
在社交媒体上分享项目。要为项目获得关注，可以在 Twitter（确保标记 @roboflow）或 LinkedIn 上分享，从 Github 添加项目链接，提交为 Show Hacker News，并在 Medium、dev.to、hackster.io 上撰写关于项目的博文。