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# Roboflow Annotate

Roboflow Annotate は、画像にアノテーション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 を使用し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：

* bounding box / polygon を手動で描画する/
* 使用する [AI Labeling](/roboflow/roboflow-jp/annotate/ai-labeling.md)

### Bounding Box、Polygon、Mask の比較

bounding box と polygon を描画する選択肢がある中で、2つのアノテーション形式の違いは何だろうと思うかもしれません。

bounding box（画像内の注目対象の周囲に描かれた बॉक्स）は polygon より描画が簡単なため、アノテーションにかかる時間を短縮できます。一方、polygon 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、ピクセルレベルでの精密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 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説明します。

### Project Type とアノテーション

モデルの種類ごとに必要なアノテーション形式は異なります。以下の表は、各 Project Type と互換性のあるアノテーションを示しています。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）。

| Project Type     | 対応アノテーション                     |
| ---------------- | ----------------------------- |
| Object Detection | 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         | Keypoints（skeleton）           |
| 分類               | なし（image-level labels のみ）     |

*\*Polygons と masks は自動的に bounding box に変換されます。*\ <br>

**主な違い**

* Instance vs Semantic Segmentation: Instance は個々のオブジェクトを区別し、Semantic は同じクラスのオブジェクトを1つのエンティティとして扱います。
* Single vs Multi-Label Classification: Single は1枚の画像につき1つのクラスを割り当て、Multi-Label は1枚の画像に複数のクラスを許可します。


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