> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/datasets/ja/toappurdo/adding-data.md). # 画像、動画、アノテーションをアップロード Roboflowでモデルを学習・デプロイする最初のステップは、データをプロジェクトにアップロードすることです。 まず、 [プロジェクトを作成する必要があります](/datasets/ja/toappurdo/create-a-project.md). 次に、データをアップロードできるウェブページに移動します。このページには、プロジェクトのサイドバーにある「データをアップロード」ボタンからもアクセスできます。 ## データの追加方法 Roboflowアカウントにデータを追加する方法は次のとおりです： * Webアプリケーションを使用する：1,000枚未満の画像のデータセットに推奨。 * コマンドラインを使用する：1,000枚を超える画像のデータセットに推奨。 * Dataset Upload Workflow Blockを使用する：すでに本番稼働中のモデルがあるワークフローからデータを収集する場合に推奨。 Webアプリケーションとコマンドラインから、次のものをアップロードできます： * JPG、PNG、WEBP、AVIF、BMP、HEIC/HEIF画像。\* * MOVおよびMP4動画。 * PDFファイル。 * [サポートされている任意の形式のアノテーション。](https://roboflow.com/formats) \**最大サイズは20MB、16,400 x 10,900ピクセルです。* アノテーションは、関連する画像と一緒にのみアップロードできます。すでにデータセットに取り込まれている画像のアノテーションはアップロードできません。 ## Web アプリ プロジェクトを作成するとき、または「データをアップロード」ページで、画像、動画、アノテーションをドラッグ＆ドロップできるボックスが表示されます：
[40種類以上のアノテーション形式がサポートされています。](https://roboflow.com/formats) サポートされる形式は、プロジェクトの種類によって異なります。
ファイル名の処理方法 画像ファイル名を標準化できるよう、アップロード/インポート時とエクスポート時の両方でクラス名をサニタイズします。アップロード時とデータセットのエクスポート時には、次の処理を行います： * 先頭および末尾の空白を削除 * すべての空白（改行とタブを含む）はスペースに変換されます * 連続する2つ以上のスペースは削除されます * `/.[]#~*` 文字はダッシュ（`-`) * `|'"` 文字は削除されます
### Zipファイルをアップロード をドラッグ＆ドロップするか、選択できます `.zip` 画像とアノテーションのアーカイブです。小さなアーカイブ（最大300ファイル）はブラウザ内で展開され、フォルダをドラッグ＆ドロップした場合と同じアップロードフローで処理されるため、プレビューのサムネイル、アノテーションの照合、バッチ名付けも同じように機能します。アーカイブ内のネストされたフォルダは保持されます。 大きなアーカイブ（300ファイル超、最大8 GB）は、その代わりに生のzipをRoboflowのサーバーにアップロードします。確認後、進行状況バーがアップロードを追跡し、その後ブラウザの処理を引き継いでサーバー側で処理が続行されます。Activity Centerで進行状況を確認できるので、作業を続けながら都合のよいときに戻って確認できます。展開された画像はAnnotateページのバッチとして表示されます。 アーカイブにアノテーションが含まれている場合、その画像はあなたにクレジットされる1つのアノテーションジョブにまとめられます。アップロードごとに個別のジョブが作成されるため、同じzipを再アップロードしても以前のジョブは再利用されません。 [Review Mode](/datasets/ja/anotshon/anotshon/team-collaboration.md#review-mode) がオンの場合、画像はReviewで保留され、レビュー担当者が承認するとデータセットに追加されます。Review Modeがオフの場合は、すぐにデータセットに追加されます。 8 GBを超えるアーカイブの場合は、代わりにzipを [コマンドラインで](#upload-datasets-with-the-command-line) アップロードしてください。 ### 動画をアップロード アップロードされた動画は、アノテーション可能な個々のフレームに分割されます。動画をアップロードすると、組み込みの動画プレーヤー、サンプリング用スライダー、任意の手動フレーム選択を備えた抽出ダイアログが開きます。 #### サンプリング間隔 スライダーを使って、フレームをどの頻度でサンプリングするかを設定します。スライダー下の入力欄に、間隔を秒単位で入力するか、希望するフレーム数を直接入力することもできます。サンプリング範囲は、1秒あたり60フレームから60秒に1フレームまでです。 #### 手動フレーム選択 「手動選択」をクリックしてフレーム選択パネルを展開します。「現在のフレームを追加」を使用するか、 `M` を押して現在の再生位置のフレームを選択します。 `,` と `.`で個々のフレームを順に進めるか、 `Shift+Left` と `Shift+Right`. サンプリングされたフレームと手動選択されたフレームは統合され、重複は除去されます。ダイアログには、抽出対象の合計フレーム数がリアルタイムで表示されます。 #### トリミング フィルムストリップ上のトリムハンドルをドラッグして開始点と終了点を設定します。トリム範囲外のフレームは除外されます。 「Nフレームを抽出」をクリックして、動画をフレームに分割し、データセットにアップロードします。 複数の動画がキューに入っている場合、同じ間隔設定をすべてに適用できます。選択済みフレームは動画ごとなので、選択済みフレームがある場合は各動画がそれぞれのダイアログで開きます。
サポートされている動画ファイル形式 Roboflowは、ブラウザに組み込まれている動画ファイルのサポートを使用して、動画をフレーム画像に解析し、それをモデルの学習に利用できるようにします。つまり、使用しているブラウザに応じて、MOVやMP4を含む多くの動画形式を使用できます。 次を行えます [ブラウザでサポートされている動画形式を確認する](https://caniuse.com/?search=video%20format). 動画がブラウザでデコードできない形式の場合、Roboflowは「ファイルをスキャン中」で停止する代わりに「サポートされていない動画」エラーを表示し、ファイルの変換を促します。HEVC/H.265はよくある原因で（例：DJIドローン、GoPro、新しいスマートフォンの映像）、Safariでのみデコード可能です。より広くサポートされているMP4（H.264）に再書き出しまたは変換してから、もう一度アップロードしてください。 Roboflowへの動画ファイルの読み込みに問題がある場合は、私たちの [フォーラム](https://discuss.roboflow.com/) に投稿するか、アカウント担当者にお問い合わせください。
## CLI Roboflow Pythonコマンドラインインターフェースを使用して、より大きなデータセットをアップロードできます。 コマンドラインインターフェースでは画像のみアップロードできます。動画がある場合は、 [ファイルとして保存されたフレームに分割する必要があります](https://superuser.com/questions/1044444/how-do-i-use-ffmpeg-to-split-a-video-into-images-and-then-reassemble-exactly-the)。これらのファイルをRoboflowにアップロードできます。 始めるには、まず `roboflow-python`: ``` をインストールしてください ``` 次に、 [Workspace IDを取得します](https://docs.roboflow.com/reference/authentication/authentication/workspace-and-project-ids). 最後に、次の形式でコマンドを準備します： ``` roboflow import -w testupload -p project-1-8zgld /path/to/dataset/folder ``` 指定する必要のある引数は次のとおりです： * `-w testupload`: これはワークスペース名です。 * `-p `: これはプロジェクトIDです。 コマンドを実行すると、アップロード処理が開始されたことを示すメッセージが表示されます。その後、画像のアップロード中にログが表示されます：

コマンドラインを使用したデータセットのアップロード

コマンドラインからデータをアップロードする方法を示す動画チュートリアルがあります： {% embed url="" %} ### Zipファイルをアップロード 大きなデータセットの場合、個々のファイルではなく、画像とアノテーションの単一の `.zip` アーカイブをアップロードできます。アーカイブは1回だけアップロードされ、Roboflowのサーバー上で非同期に処理されるため、ファイルごとにアップロードするよりも高速で信頼性が高くなります。 次の `.zip` を直接アップロード： ```bash roboflow image upload dataset.zip --workspace -p ``` または、アップロード前にCLIにフォルダをzip化させることもできます： ```bash roboflow image upload ./dataset/folder --zip-upload --workspace -p ``` デフォルトでは、コマンドは処理が完了するまで待機し、要約を出力します。以下を指定すると、 `--no-wait` すぐに終了し、CLIがアップロード状況の確認に使えるタスクIDを出力します。 ## Python SDK を使って `Workspace.upload_dataset()` を使用して `.zip` アーカイブをアップロードするか、アップロード前にフォルダをzip化します： ```python import roboflow rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY") workspace = rf.workspace() # .zipパスは自動的に検出され、アーカイブとしてアップロードされます workspace.upload_dataset("dataset.zip", project_name="your-project") # フォルダの場合は、use_zip_uploadを指定してzip化し、1つのアーカイブとしてアップロードします workspace.upload_dataset("./dataset/folder", project_name="your-project", use_zip_upload=True) ``` {% hint style="info" %} Zipアップロードは最大8 GB、100,000ファイルまでのアーカイブをサポートします。予測（`is_prediction=True`）はzip経由ではサポートされていません。これらには画像ごとのアップロードを使用してください。 {% endhint %} ## アップロードしたデータを表示する Roboflowにアップロードされたすべてのデータは「バッチ」としてアップロードされます。これらのバッチはProject Annotateページで確認できます：
## 画像サイズの制限 画像の最大サイズは20 MBです 最大ピクセル寸法は16,400 × 10,900ピクセルです。 ## 重複画像 すでにプロジェクトにある画像をアップロードしようとすると、その画像のアップロードはスキップされます。 {% hint style="info" %} もし [2つのデータセットをマージすると](/datasets/ja/guan-li/merge-datasets.md)、マージされたデータセットと元の2つのデータセットの両方がアカウントに残ります。したがって、画像は重複しているため、マージに料金はかかりません。 {% endhint %} ## データの所有権 Roboflowにアップロードしたすべての画像と動画の所有権は引き続きあなたにあります。これは [利用規約の第23B条](https://roboflow.com/terms): > に定義されています。投稿、送信、公開、表示、または転送したコンテンツ、情報、資料に関する所有権はすべて保持されます ## データのプライバシー **Publicプラン：** Publicプランをご利用の場合、Roboflowが明示的に指定し手配した場合を除き、あなたのデータセットはRoboflow Universeで公開されます。 **有料プラン（Enterpriseを含む）：** 特に指定がない限り、あなたのデータはアカウント内で非公開です。