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# データセット健全性チェック

## 概要

Dataset Health Check では、プロジェクトに関連付けられたデータセットに関するさまざまな統計情報が表示されます。次の情報を確認できます:

* データセット内の画像数;
* アノテーション数;
* 平均画像サイズ;
* 画像比率の中央値;
* 欠落アノテーション数;
* null アノテーション数;
* データセット全体の画像寸法;
* オブジェクト数のヒストグラム; および
* アノテーション位置のヒートマップ。

Dataset Health Check を使うと、データセットに関するさまざまな洞察を得られます。たとえば、null アノテーションが 1 つもない場合は、取り組んでいるプロジェクトに応じて、いくつか追加することを検討するとよいでしょう。欠落アノテーションのある画像がある場合は、必要なアノテーションを追加するためにさらに詳しく調べることができます。

プロジェクトの Health Check を表示するには、Dataset ページを開いて「Health Check」タブをクリックします:

<figure><img src="/files/e0dec04ac0b2baea4789ee468add5a7079b01ba9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

すると Health Check タブが開きます:

<figure><img src="/files/800b92bde315fd778e5b2c7412baa4648e57d3e2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

このページでは、次の内容を確認できます:

* train、test、valid データセット内の画像に含まれるクラス数の内訳。
* データセット内の画像のサイズとアスペクト比の概要。
* アノテーションの大部分がどこにあるかを示すヒートマップ。
* データセット内の各画像に、いくつのクラスがアノテーションされているかを示すヒストグラム。

## Web アプリ

### 寸法インサイト

寸法インサイト セクションでは、データセット内の元画像のサイズとアスペクト比を説明します。

プロジェクトバージョンを作成するときに Resize 拡張を適用すると - これはほとんどすべてのユースケースで強く推奨されます - バージョン内の画像はリサイズされますが、元画像はそのままです。

<figure><img src="/files/9083498de48c87a722be29c2e01dc6212dc33ae7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### アノテーション ヒートマップ

モデルを学習するときは、データセットがモデルを展開する環境を代表していることが重要です。

モデルを、アノテーションがカメラフレーム内のどこにでも現れ得る環境に展開する場合、たとえば、さまざまなサイズの物体がリアルタイムで動いている工場ラインや、スマートフォンで撮影した物体の画像などでは、画像内の異なる場所に現れる物体にアノテーションを付けることが重要です。

画像のさまざまな部分にある物体へラベル付けすることで、特定の場所にある物体だけを識別するようにモデルが過学習するのを防げます。

アノテーション ヒートマップでは、画像内のどこにアノテーションが多いか、または少ないかが表示されます。これは、データセットのアノテーションが特定の場所に集中しすぎているシナリオを特定するのに役立ちます。

<figure><img src="/files/91fe053c69facab792679ee1dfa6e2fda51fdbe2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ヒートマップ上で範囲をドラッグすると、その選択範囲内の画像を表示できます:

<figure><img src="/files/84cb21af73b2dbacb6c37f1a557156abaa4263d5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 画像ごとのオブジェクト数のヒストグラム

これは、各画像に何個のアノテーション済みオブジェクトが含まれているかの分布を示します。

モデルに通す画像に同じオブジェクトの複数個体が含まれる可能性がある場合は、データセットに異なる数のオブジェクト個体を含む画像があることを確認することをおすすめします。これにより、関心対象がない画像、1つだけある画像、または複数ある画像に対しても、モデルがうまく一般化できるようになります。

以下はヒストグラムの例です:

<figure><img src="/files/b7d24af6005f5d824e72682e66a6788b77766da3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ヒストグラム上の任意の棒を選択すると、その個数の画像を表示できます:

<figure><img src="/files/4c1b4999b0418541beeb533ed0b351c5794f2990" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## HTTP API

次のエンドポイントを使用して、データセットの health check 統計を取得できます:

```bash
curl "https://api.roboflow.com/:workspace/:project/health?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"
```

これにより、クラス分布、アノテーション数、画像寸法の要約、その他のデータセット品質指標が返されます。詳しくは [Dataset Health Check](/datasets/ja/bjon/dataset-health-check.md) を参照してください。これらの統計が何を意味するかの詳細が説明されています。

### クエリパラメータ

| パラメータ | 型       | 説明                                                            |
| ----- | ------- | ------------------------------------------------------------- |
| `再生成` | boolean | 次に設定 `true` して、health 統計を強制的に再計算します。デフォルトでは、キャッシュされた結果が返されます。 |

### レスポンス

エンドポイントは、データセットの health 統計を含む JSON オブジェクトを返します:

```json
{
  "health": true,
  "stats": {
    "numImages": 120,
    "numAnnotations": 842,
    "avgImageSize": [640, 480],
    "medianImageRatio": 1.33,
    "missingAnnotations": 3,
    "nullAnnotations": 5,
    "classDistribution": {
      "cat": 410,
      "dog": 432
    }
  }
}
```

レスポンスには、画像数、アノテーション数、クラス分布、画像寸法統計などのデータセットレベルの指標が含まれます。ヒートマップや画像ごとの内訳のようなフィールドは API レスポンスから除外されます。

## MCPサーバー

AIエージェントを接続して [MCPサーバー](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) また、次のツールでデータセットの health を確認できます:

<table data-search="false"><thead><tr><th width="290">ツール</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>projects_health</code></td><td>プロジェクトのデータセット health check を取得します。</td></tr></tbody></table>