アノテーション・AI学習データ作成・AIモデル構築まで一連で行えるAI開発ツール

jpg、png、bmp、tif形式の画像をアップロードして教師データを作る元データとして利用することができます。roboflowAPIを利用してデータをアップすることも可能です。

アノテーション機能でラベリングを行うことができます。自動アノテーション機能も搭載し、類似画像のアノテーションを効率化できます。Json、xml、csv、txt形式でのアノテーションデータのエクスポート&インポートに対応しています。

アップロードした画像から対象物をワンクリックするだけでセグメンテーション用（対象物の輪郭を抽出するモデル）のポリゴンデータを作成できます。

mp4、mov、avi等の動画をアップロードしAI学習データを作る為の画像を動画から指定したサンプリング間隔で切り出すことができます。また、youtubeの動画から画像切り出しをすることも可能です。

学習後のAIモデルの評価を行うために、AI学習データを学習/検証/テスト用にそれぞれ容易に分離することができます。

データ数を気にすることなく学習に必要なデータを生成することができます。※契約時のデータ数を超過する分は超過料として課金されます。

roboflow上で生成したAI学習データをお好みのフォーマット(YOLO、COCO、Pascal VOCなど)で簡単にダウンロードできます。

AI学習データをセキュアに管理することができます。AI学習データは制限数なく作成し管理することが出来ます。

AI学習データ数やアノテーション数、画像ごとにアノテーション数などをチェックすることができます。

クラス後のアノテーション数をグラフで表示し、クラス毎のアノテーション数のバランスを確認することができます。

学習用データに利用されている画像サイズ、比率を確認することができます。ドットチャートで学習データのサイズ分布を確認できます。

学習させた全ての画像でアノテーションされた箇所が画像上のどの位置に多いかなどをヒートマップで視覚的に確認することができます。

Roboflowの学習機能を利用し、ワンクリックで学習を実行することができます。24時間以内に学習結果がメールで通知され、WebサンプルページでAIモデルによる推論を検証することができます。

学習状況をリアルタイムにグラフで確認することが出来ます。学習が進んでいる進捗状況を把握しながら別作業などが行えます。

NVIDIAのJetsonや、Luxonis OAKカメラにモデルを配置し推論を実行することができます。

ブラウザで画像や動画をアップロードするだけでモデルの推論結果を簡単に確認することが出来ます。youtube上の動画で確認することも可能です。

Roboflowアノテーションツール、CVAT、VoTT、LabelImg、LabelMe、RectLabel, VGG Image Annotator, Scale, Labelbox, SuperAnnotate, Google Human Labeling, and Amazon SageMaker Ground Truthなど様々なラベリングツールのデータを取り込むことができます。

Amazon Rekognition, Google Cloud Vision AutoML, Azure Custom Visionと連携し学習を実行することができます。