# 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。

バウンディングボックスとポリゴン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:

* バウンディングボックス/ポリゴンを手動で描画する/
* 使用する [AI Labeling](/roboflow/roboflow-jp/annotate/ai-labeling.md)

### 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画する選択肢があると、これら2つのアノテーション形式の違いは何だろうと疑問に思うかもしれません。

バウンディングボックスは、画像内の注目対象を囲むボックスで、ポリゴンより描画が簡単なため、アノテーションにかかる時間が短くなります。一方、ポリゴンはより正確で、性能がわずかに向上する場合があります。

セグメンテーションタスクでは、画像から特定の対象を高精度に切り出すようにモデルを学習させるため、ポリゴンまたはマスクを使用する必要があります。マスクは、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、最も高い忠実度を提供します。

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。

### プロジェクトタイプとアノテーション

異なるモデルタイプには特定のアノテーション形式が必要です。以下の表は、各プロジェクトタイプでどのアノテーションが互換性があるかを示しています。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: オブジェクト検出用にポリゴンをバウンディングボックスへ変換）。

| プロジェクトタイプ          | 対応するアノテーション            |
| ------------------ | ---------------------- |
| オブジェクト検出           | バウンディングボックス、ポリゴン、マスク\* |
| インスタンスセグメンテーション    | ポリゴン、マスク               |
| セマンティックセグメンテーション   | ポリゴン、マスク               |
| Keypoint Detection | キーポイント（スケルトン）          |
| 分類                 | なし（画像レベルのラベルのみ）        |

*\*ポリゴンとマスクは自動的にバウンディングボックスへ変換されます。*\ <br>

**主な違い**

* インスタンスセグメンテーション vs セマンティックセグメンテーション: インスタンスは個々のオブジェクトを区別し、セマンティックは同じクラスのすべてのオブジェクトを1つのエンティティとして扱います。
* シングルラベル分類 vs マルチラベル分類: シングルは画像ごとに1つのクラスを割り当て、マルチラベルは1枚の画像に複数のクラスを許可します。


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