画像メタデータ

Metadataでは、Roboflowのワークスペース内の画像にカスタムのキーと値のペアを添付できます。Metadataを使用して、撮影条件、デバイス識別子、品質スコア、またはドメイン固有の属性など、画像に構造化された情報を保存し、その属性でデータを検索、フィルタ、整理できます。

概要

各画像は任意の数のメタデータエントリを保持できます。エントリは キー （例えばのような名前 camera_id）とペアになった 値 （文字列、数値、またはブール値）。

値の種類	例
文字列	location: "warehouse-3", shift: "night"
数値	temperature: 72.5, quality_score: 95
ブール値	reviewed: true, is_night: false

ユースケース

• キャプチャのコンテキスト — カメラID、GPS座標、天候、照明条件を記録する

• 品質追跡 — 信頼度スコア、レビュー状況、アノテータIDを添付する

• データのスライシング — 任意の属性でデータセットをフィルタしてターゲットトレーニングセットを構築する

• 外部システムとの連携 — 画像を内部ツールに結びつける識別子を保存する

メタデータの追加

メタデータは、Web UI、Python SDK、REST API、またはS3 Bucket Mirrorを介して自動的に画像に追加できます。

Webアプリケーション

1

画像を開く

プロジェクト内の任意の画像を開きます。

2

キーと値を入力

メタデータセクションで、 キー を最初の入力欄に、 値 を2番目の入力欄に入力します。

3

追加

を押す Enter で保存するか、Addをクリックします

値は自動的に型解析されます：

入力された値	保存される型
front	"front" （文字列）
95	95 （数値）
3.14	3.14 （数値）
true / false	true / false （ブール値）

Annotation Toolのメタデータエディタ

Python SDK

アップロード時に metadata 辞書を渡します：

import roboflow

rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
project = rf.workspace("your-workspace").project("your-project")

project.upload(
    image_path="image.jpg",
    metadata={
        "camera_id": "cam001",
        "location": "warehouse-3",
        "temperature": 72.5,
        "is_night": False
    }
)

REST API

アップロード時にメタデータを追加

multipart form dataで metadata フィールド（JSON文字列化）を含めます。画像をアップロードする際に：

curl -X POST "https://api.roboflow.com/dataset/your-dataset/upload?api_key=YOUR_API_KEY" \
  -F "name=image.jpg" \
  -F "split=train" \
  -F "[email protected]" \
  -F 'metadata={"camera_id":"cam001","temperature":72.5}'

S3 Bucket Mirror

を使用する場合、 Bucket Mirror でS3バケットから画像を同期する際、各画像と同じベース名の .json ファイルを画像と並べて配置することでメタデータを添付できます：

my-bucket/
  images/
    photo_001.jpg
    photo_001.json      # photo_001.jpgのメタデータ
    photo_002.jpg
    photo_002.json      # photo_002.jpgのメタデータ

JSONファイルはキーと値のペアとしてメタデータを含みます：

{
    "camera_id": "cam001",
    "location": "warehouse-3",
    "capture": { "temperature": 72.5, "humidity": 45 }
}

ネストされたオブジェクトは自動的にフラット化されます ドット表記を使用して。上の例は次を生成します：

キー	値
camera_id	"cam001"
location	"warehouse-3"
capture.temperature	72.5
capture.humidity	45

メタデータファイルの制約

• 最大ファイルサイズ： 256 KB

• 有効なJSONであること

• null および undefined の値はフィルタされます

更新戦略

Bucket Mirrorは、同期されたメタデータがUIまたはAPIで手動設定したメタデータとどのように相互作用するかについて、異なる戦略をサポートします：

戦略	動作
mergeBucketWins （デフォルト）	両方のソースをマージします。キーの競合がある場合はバケットの値が優先されます。
mergeUserWins	両方のソースをマージします。キーの競合がある場合はユーザーが設定した値が優先されます。
overwrite	バケットのメタデータが既存のすべてのメタデータを完全に置き換えます。
untilFirstChange	ユーザーが手動でメタデータを編集するまでバケットから同期し、その後は更新を停止します。
append	バケットから新しいキーのみを追加します。既存のキーは上書きしません。

メタデータによる検索

メタデータはインデックス化され、 Asset Libraryで検索可能です。検索バーを使用してメタデータ値で画像をフィルタします：

metadata.camera_id:"cam001"
metadata.quality_score>80
metadata.reviewed:true

メタデータフィルタは他の検索フィルタと組み合わせることができます：

metadata.location:"warehouse-3" AND class:forklift

Asset Libraryは、ワークスペース内に存在するキーと値に基づいてメタデータキーと値のオートコンプリートも提供します。

キー命名規則

メタデータキーは次のルールに従う必要があります：

ルール	詳細
許可される文字	文字（a-z, A-Z）、数字（0-9）、アンダースコア（_）、ドット（.)
最初の文字	最初の文字は文字、数字、またはアンダースコアでなければなりません
禁止されている文字	スラッシュ（/）は許可されていません

有効なキー： camera_id, capture.temperature, _internal_ref, v2_score

無効なキー： camera/id （を含む /), .starts_with_dot （ドットで始まる .), has spaces （スペースを含む）

メタデータとタグの違い

メタデータと タグ は画像の整理に役立ちますが、目的が異なります：

	タグ	メタデータ
構造	単純なラベル	キーと値のペア
値	値はなく名前のみ	文字列、数値、またはブール値
最適な用途	分類、ワークフローステータス	構造化属性、測定値
例	reviewed, v2, needs-annotation	temperature: 72.5, camera_id: "cam001"

同じ画像で両方を使用できます。たとえば、画像にタグとして reviewed を付け、さらに reviewer: "alice" および confidence: 0.95 をメタデータとして保存できます。