Introduction to Roboflow Annotate

コンピュータビジョンプロジェクトで使用するために画像にアノテーションを付けます。

Roboflow Annotate は、画像に注釈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。

バウンディングボックスとポリゴンを使用して画像に注釈を付けることができます。

アノテーションの方法

画像に注釈を付けるには：

• バウンディングボックスとポリゴンを手動で描画する

• Label Assist を使用する（以前のモデルのチェックポイントなど）モデルのチェックポイントを使用して注釈を推奨するツール

• Smart Polygon を使用する。数回のクリックでポリゴン注釈を作成する機能です。

• SAM を用いた Label Assist を使用する。Segment Anything Model を利用して、数回のクリックでより正確なポリゴン注釈を作成します。

バウンディングボックス vs. ポリゴン vs. マスク

バウンディングボックスとポリゴンを描くオプションがある場合、これら2つの注釈タイプの違いは何かと疑問に思うかもしれません。

バウンディングボックス（画像内の対象物の周りに描かれる箱）はポリゴンより描画が簡単なため、注釈にかかる時間が短くなります。一方でポリゴンはより正確であり、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、画像から特定のアイテムを精密にセグメントするようモデルを訓練するため、ポリゴンまたはマスクを使用する必要があります。ピクセル単位での制御が必要な場合、マスクは複雑な境界に対して最も高い忠実度を提供します。

Roboflow のこのドキュメントセクションでは、上記の各方法を使用して画像に注釈を付ける方法を示します。