画像メタデータ

Metadata を使うと、Roboflow workspace の画像にカスタムの key-value ペアを付与できます。Metadata を使って、撮影条件、デバイス識別子、品質スコア、その他ドメイン固有の属性などの構造化情報を画像と一緒に保存し、その属性を使ってデータを検索、フィルタリング、整理できます。

概要

各画像には任意の数の metadata エントリを保持できます。エントリは キー (たとえば camera_id) と組み合わされた 値 (文字列、数値、またはブール値)。

値の型	例
文字列	location: "warehouse-3", shift: "night"
数値	temperature: 72.5, quality_score: 95
ブール値	reviewed: true, is_night: false

ユースケース

• 撮影コンテキスト — カメラ ID、GPS 座標、天候、照明条件を記録する

• 品質トラッキング — 信頼度スコア、レビュー状態、アノテーター ID を付与する

• データのスライシング — 任意の属性でデータセットを絞り込み、対象を絞った学習セットを作成する

• 外部システム連携 — 画像を社内ツールに紐づける識別子を保存する

Metadata の追加

Web UI、Python SDK、REST API、または S3 Bucket Mirror.

を使えば、AWS S3 のようなクラウドストレージ上にある画像に Datasources と Bucket Mirror を利用して、画像ファイルとメタデータのサイドカーを同期状態に保てます。Signed URL や手動アップロードでは、同じ継続的なメタデータ同期動作は提供されません。

Web アプリケーション

1

画像を開く

プロジェクト内の任意の画像を開きます。

2

キーと値を入力する

メタデータ セクションで、最初の入力欄に キー を、 値 を 2 つ目の入力欄に入力します。

3

Add

Press Enter で保存するか、Add をクリックします

値は自動的に型ごとに解析されます:

入力した値	保存形式
front	"front" (文字列)
95	95 (数値)
3.14	3.14 (数値)
true / false	true / false (ブール値)

Annotation Tool のメタデータエディタ

Python SDK

1つの メタデータ 辞書を画像アップロード時に渡します:

import roboflow

rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
project = rf.workspace("your-workspace").project("your-project")

project.upload(
    image_path="image.jpg",
    metadata={
        "camera_id": "cam001",
        "location": "warehouse-3",
        "temperature": 72.5,
        "is_night": False
    }
)

CLI

を使用して roboflow image metadata コマンドで、既存の画像のメタデータとタグを更新します:

# 1 枚の画像にメタデータを設定
roboflow image metadata <image_id> -m '{"camera_id": "cam001", "location": "warehouse-3"}'

# 画像にタグを追加
roboflow image metadata <image_id> --tags "reviewed,v2"

# メタデータキーを削除
roboflow image metadata <image_id> --remove-metadata "old_key,deprecated_field"

# タグを削除
roboflow image metadata <image_id> --remove-tags "draft"

# 組み合わせ: 1 回の呼び出しでメタデータの設定、タグの追加、タグの削除を実行
roboflow image metadata <image_id> -m '{"quality_score": 95}' --tags "reviewed" --remove-tags "pending"

# 複数画像を一括更新（非同期）
roboflow image metadata img1,img2,img3 -m '{"batch": "june-2026"}' --tags "processed" --poll

単一の image ID では同期的に更新されます。カンマ区切りの複数 ID（最大 1,000 件）では、一括非同期エンドポイントが使用されます。Add --poll を追加するとバッチの完了を待機します。指定しない場合、コマンドは taskId を返し、後で roboflow asynctasks get <task-id>.

フラグ	説明
-m, --metadata	設定する key-value ペアの JSON 文字列
--remove-metadata	削除する metadata キーをカンマ区切りで指定
--tags	追加するタグをカンマ区切りで指定
--remove-tags	削除するタグをカンマ区切りで指定
--poll / --no-poll	バッチ完了まで待機する（バッチモードのみ）
--timeout	ポーリングのタイムアウト（秒、デフォルト: 1800）

REST API

アップロード時にメタデータを追加

フィールドを メタデータ 画像アップロード時の multipart form data に含めます:

curl -X POST "https://api.roboflow.com/dataset/your-dataset/upload?api_key=YOUR_API_KEY" \\
  -F "name=image.jpg" \\
  -F "split=train" \\
  -F "file=@image.jpg" \\
  -F 'metadata={"camera_id":"cam001","temperature":72.5}'

S3 Bucket Mirror

を使用する場合 Datasources を使って S3 バケットから画像を同期する場合、メタデータは各画像の横に配置された JSON sidecar ファイル経由で取り込まれます。 Datasources sidecar ファイル形式、制約、更新方法については

メタデータで検索する

メタデータは Asset Libraryでインデックス化され、検索可能です。検索バーを使ってメタデータ値で画像を絞り込めます:

metadata:camera_id="cam001"
metadata:quality_score>80
metadata:reviewed=true

メタデータのフィルターは、他の検索フィルターと組み合わせられます:

metadata:location="warehouse-3" AND class:forklift

Asset Library では、workspace に存在する内容を基に、メタデータのキーと値のオートコンプリートも提供されます。

キー命名規則

メタデータのキーは、次の規則に従う必要があります:

規則	詳細
使用可能な文字	英字（a-z, A-Z）、数字（0-9）、アンダースコア（_）、ドット（.)
先頭文字	英字、数字、またはアンダースコアでなければなりません
使用禁止文字	スラッシュ（/）は使用できません

有効なキー: camera_id, capture.temperature, _internal_ref, v2_score

無効なキー: camera/id (含む /), .starts_with_dot (で始まる) .), スペースを含む (スペースを含む)

Metadata と Tags

Metadata と tags は画像の整理に役立ちますが、用途は異なります:

	Tags	Metadata
構造	シンプルなラベル	key-value ペア
値	値はなく、名前のみ	文字列、数値、またはブール値
適している用途	分類、ワークフローの状態	構造化属性、計測値
例	reviewed, v2, needs-annotation	temperature: 72.5, camera_id: "cam001"

同じ画像に両方を使えます。たとえば、画像に reviewed というタグを付け、さらに reviewer: "alice" と confidence: 0.95 を metadata として保存できます。