Roboflow Annotate

अपने computer vision projects में उपयोग के लिए images annotate करें।

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 निम्न तरीकों से images को annotate कर सकते हैं:

• Manually drawing bounding boxes/polygons/

• Using AI Labeling

Bounding Boxes vs. Polygons vs. Masks

Bounding boxes और polygons बनाने के विकल्प के साथ, आप सोच सकते हैं: इन दो annotation types में क्या अंतर है?

Bounding boxes -- image में रुचि के किसी object के चारों ओर बनाए गए boxes -- polygons की तुलना में बनाना आसान होते हैं, इसलिए इनमें annotation time कम लगता है. दूसरी ओर, polygons अधिक precise होते हैं, और performance 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 specific items को precision के साथ segment करने के लिए train कर रहे हैं. जब आपको pixel-perfect control की आवश्यकता हो, तब complex boundaries के लिए masks सबसे अधिक fidelity प्रदान करते हैं.

Roboflow documentation का यह section दिखाता है कि ऊपर दिए गए प्रत्येक तरीक़े का उपयोग करके images को कैसे annotate किया जाए.

Project Types and Annotations

अलग-अलग model types के लिए specific annotation formats की आवश्यकता होती है. नीचे दी गई table दिखाती है कि कौन-सी annotations प्रत्येक project type के साथ compatible हैं. जब संभव हो, Roboflow automatically annotations को required 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	None (केवल image-level labels)

*Polygons और masks को automatically bounding boxes में convert किया जाता है.

Key Differences

• Instance बनाम Semantic Segmentation: Instance individual objects को अलग करता 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 assign करता है; Multi-Label प्रति image multiple classes की अनुमति देता है.