Clarity on downloading labelled dataset
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- azure, machine-learning, python
- Bereich
- data, machine-learning
Rechercherichtung
Beginne mit den gezeigten Azure ML Python SDK-Einstiegspunkten: Dataset.get_by_name und Dataset.download, und vergleiche sie anschließend mit den Exportoptionen der verlinkten Dataset-UI. Ermittle, ob das AzureML-Format oder absolute Bounding-Box-Koordinaten programmgesteuert unterstützt werden; als erledigt gilt die Aufgabe, wenn die unterstützte API dokumentiert oder bestätigt wurde, dass nur der UI-Export verfügbar ist.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Hi,
I used this code from here:
from azureml.core import Workspace, Dataset
subscription_id = ''
resource_group = ''
workspace_name = ''
workspace = Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name)
dataset = Dataset.get_by_name(workspace, name='')
dataset.download(target_path='.', overwrite=False)
This works created, downloading the labelled dataset in the COCO format. What if i wanted to download it in the AzureML format, or using aboslute bounding box co-ordinates?
I can manually export from the UI, but is there a way to do it programatically. I'm worried Azure will change this feature in the future, and my re-usable code will not be so re-useable.
Thanls,
Viraj
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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