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# Roboflow Annotate

Roboflow Annotate は、画像にアノテーションを付けることができる高速で堅牢なインターフェースを提供します。

Bounding Box と Polygon を使って画像にアノテーションを付けることができます。

### アノテーション手法

画像には次の方法でアノテーションを付けられます：

* Bounding Box/Polygon を手動で描画する
* Using [AI Labeling](/roboflow/roboflow-jp/annotate/ai-labeling.md)

### Bounding Box と Polygon と Mask の違い

Bounding Box と Polygon を選べるため、これら2つのアノテーションタイプの違いは何だろう？と疑問に思うかもしれません。

Bounding box -- 画像内の注目対象の周囲に描く बॉक्स -- は Polygon より描画しやすく、その分アノテーションにかかる時間も短くなります。一方、Polygon はより正確で、わずかな性能向上につながる場合があります。

セグメンテーションのタスクでは、画像から特定の項目を高精度で切り出すようにモデルを学習させるため、Polygon または Mask を使用する必要があります。Mask は、ピクセル単位で完全に制御したい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、上記の各手法を使って画像にアノテーションを付ける方法を紹介します。

### プロジェクトタイプとアノテーション

モデルの種類によって、必要なアノテーション形式は異なります。下の表では、各プロジェクトタイプでどのアノテーションが互換性を持つかを示しています。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：object detection 用に Polygon を Bounding Box に変換）。

| プロジェクトタイプ        | 対応アノテーション                   |
| ---------------- | --------------------------- |
| オブジェクト検出         | Bounding Box、Polygon、Mask\* |
| インスタンスセグメンテーション  | Polygon、Mask                |
| セマンティックセグメンテーション | Polygon、Mask                |
| キーポイント検出         | Keypoint（スケルトン）             |
| 分類               | なし（画像レベルのラベルのみ）             |

*\*Polygon と Mask は自動的に Bounding Box に変換されます。*\ <br>

**主な違い**

* Instance セグメンテーションと Semantic セグメンテーション：Instance は個々のオブジェクトを区別しますが、Semantic 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。
* Single-Label 分類と Multi-Label 分類：Single は画像ごとに1つのクラスを割り当て、Multi-Label は画像ごとに複数のクラスを許可します。