> 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/roboflow/roboflow-hi/annotate/annotation-tools.md).

# Roboflow Annotate

Roboflow Annotate एक तेज़, मज़बूत इंटरफ़ेस प्रदान करता है जिसके माध्यम से आप images को annotate कर सकते हैं.

आप bounding boxes और polygons का उपयोग करके images को annotate कर सकते हैं.

### Annotation Methods

आप images को इस प्रकार annotate कर सकते हैं:

* Bounding boxes/polygons/ को मैन्युअली ड्रॉ करना
* का उपयोग करके [AI Labeling](/roboflow/roboflow-hi/annotate/ai-labeling.md)

### Bounding Boxes बनाम Polygons बनाम Masks

Bounding boxes और polygons के बीच विकल्प होने पर, आप सोच सकते हैं: इन दो annotation प्रकारों में क्या अंतर है?

Bounding boxes -- images में रुचि वाले ऑब्जेक्ट के चारों ओर बनाए गए boxes -- polygons की तुलना में बनाना आसान होते हैं, इसलिए annotation में कम समय लेते हैं। दूसरी ओर, polygons अधिक सटीक होते हैं, और प्रदर्शन में थोड़ा सुधार ला सकते हैं.

Segmentation tasks के लिए, आपको polygons या masks का उपयोग करना होगा, क्योंकि आप अपने model को image से विशिष्ट items को सटीकता के साथ segment करने के लिए train कर रहे हैं। जब आपको pixel-perfect control की आवश्यकता हो, तो masks जटिल boundaries के लिए सबसे उच्च fidelity प्रदान करते हैं.

Roboflow documentation का यह section दिखाता है कि ऊपर बताई गई प्रत्येक method का उपयोग करके images को कैसे annotate करें.

### Project Types और Annotations

विभिन्न model types को विशिष्ट annotation formats की आवश्यकता होती है। नीचे दी गई तालिका दिखाती है कि कौन-से annotations प्रत्येक project type के साथ compatible हैं। जब\
संभव हो, Roboflow स्वचालित रूप से annotations को आवश्यक format में convert कर देता है (जैसे, object detection के लिए polygons को bounding boxes में).

| Project Type          | Supported Annotations              |
| --------------------- | ---------------------------------- |
| Object Detection      | Bounding Box, Polygon, Mask\*      |
| Instance Segmentation | Polygon, Mask                      |
| Semantic Segmentation | Polygon, Mask                      |
| Keypoint Detection    | Keypoints (skeleton)               |
| Classification        | कोई नहीं (केवल image-level labels) |

*\*Polygons और masks को स्वचालित रूप से bounding boxes में convert किया जाता है।*\ <br>

**मुख्य अंतर**

* Instance बनाम Semantic Segmentation: Instance अलग-अलग objects को अलग पहचानता है; Semantic एक ही class के सभी objects को एक entity के रूप में मानता है.
* Single बनाम Multi-Label Classification: Single प्रति image एक class निर्धारित करता है; Multi-Label प्रति image कई classes की अनुमति देता है.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-hi/annotate/annotation-tools.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.