# Data Preparation Using Roboflow
###### tags: `Object Detection`
## Register Roboflow
1. Roboflow[官網](https://roboflow.com/)>Signup
2. [登入頁面](https://app.roboflow.com/login)>Sign in with Github (用Email也行)
3. 登入Gitlab帳號後，記得給予roboflow讀取email的權限
4. 依需求選取目的:e.g. School Projects，並且同意所有使用條款

## Create Project
1. 點選Create a Public Workspace
2. 進入到Workspace中，左側可以看到已有的workspace列表，數字代表該space中有多少Project
3. 在一個space中點選Create New Project
4. 要你選data來源，這邊可以自己做也可以跑右邊Tutorial試試
5. 根據需求填寫Project Name, Type, Output
6. 如果要找dataset可以去它公開的[網頁](https://public.roboflow.com/)
7. 我用的是這個[水族館資料集](https://public.roboflow.com/object-detection/aquarium)
8. 其中右上角有一個fork dataset可以直接inport這些資料到自己的project中
9. 按下去Fork Dataset，自動跳轉到project頁面
10. 若不是這樣也可以先download下來再上傳上去(不過有點多此一舉)

## New Version of Dataset
上傳完資料(image+label)就開始創資料集，創完才能下載，其中頁面上會顯示基本資料: train/ test split中 image, class ,label的數量等等

### 1. Source Image
* 預覽部分圖片，Add More Images點下去可以多加圖片

### 2. Train/Test Split
* 很重要，可以重新分配train/test/val
* 拉下面的圓圈可以調整train/test/val圖片量
### 3. Pre-Processing
* 做一些前處理，有一大堆東西可以做，點右邊的X可以刪除process
* 點Add Preprocessing Step可以看到有很多前處理可以做，這邊就不贅述，點進去有圖可以看
* 其中Isolate Objects可幫助我們裁切資料下來，以便用來當support data

### 4. Augmentation
* 資料擴充，可以對每張圖片做指定事情
* 點Add Augmentation Step也有一堆選項
### 5. Generate
* 若前面有做Augmentation就可以選倍數，數量會增加
* 按下continue就開始跑處理了，這時也可以修改資料集名稱

## Download Dataset
1. 到自己的dataset頁面>Export
2. 這邊可以直接輸出一堆種類的annotation style，這邊我們選coco
3. 下面兩個選項:下載zip、show download code(直接在server上下載用)
4. 如果是download code的話可以不要自找麻煩用Jupyter格式，因為還要API key，直接選terminal並且copy那串文字
e.g.

# Terminal
curl -L "https://universe.roboflow.com/ds/0DY7KpffKr?key=Oafpowa4Jc" > roboflow.zip; unzip roboflow.zip; rm roboflow.zip
# Colab
!curl -L "https://universe.roboflow.com/ds/0DY7KpffKr?key=Oafpowa4Jc" > roboflow.zip; unzip roboflow.zip; rm roboflow.zip

5. 這串code可以用在Colab或者自己server上，只要有terminal就可以直接使用來下載dataset