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# Roboflow Annotate
Roboflow Annotate は、画像にアノテーションを付けるための高速で堅牢なインターフェースを提供します。
bounding boxes と polygons を使って画像にアノテーションできます。
### アノテーション方法
画像には次の方法でアノテーションできます:
* 手動で bounding boxes/polygons/ を描画する
* 使用する [AI Labeling](/roboflow/roboflow-jp/annotate/ai-labeling.md)
### Bounding Boxes と Polygons と Masks の比較
bounding boxes と polygons を描き分けられるため、これら 2 つのアノテーション形式の違いは何だろうと思うかもしれません。
Bounding boxes -- 画像内の注目対象を囲むボックス -- は polygons より描画しやすく、そのためアノテーション時間も短くなります。一方で polygons はより正確で、パフォーマンスがわずかに向上する可能性があります。
セグメンテーションタスクでは、画像内の特定の対象を高精度に切り分けるようモデルを学習させるため、polygons または masks を使用する必要があります。Masks は、ピクセル単位での正確な制御が必要な複雑な境界に対して、最も忠実度の高い表現を提供します。
Roboflow のドキュメントのこのセクションでは、上記の各方法を使って画像にアノテーションする方法を示します。
### Project Types と Annotations
モデルの種類ごとに、必要なアノテーション形式は異なります。以下の表では、各 Project Type と互換性のあるアノテーションを示しています。可能な場合、Roboflow はアノテーションを必要な形式に自動変換します（例: object detection のために polygons を bounding boxes に変換）。
| Project Type | 対応アノテーション |
| ---------------- | ----------------------------- |
| 物体検出 | Bounding Box, Polygon, Mask\* |
| インスタンスセグメンテーション | Polygon, Mask |
| セマンティックセグメンテーション | Polygon, Mask |
| キーポイント検出 | Keypoints (skeleton) |
| Classification | なし（image-level labels のみ） |
*\*Polygons と masks は自動的に bounding boxes に変換されます。*\
**主な違い**
* Instance と Semantic Segmentation の違い: Instance は個々の object を区別します。Semantic は同じ class のすべての object を 1 つの entity として扱います。
* Single と Multi-Label Classification の違い: Single は 1 画像につき 1 つの class を割り当てます。Multi-Label は 1 画像につき複数の class を許可します。
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# Agent Instructions
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