# roboflowとは？以下、画像認識AIモデルの構築におけるroboflowでできる機能の一覧です。 ### roboflowによる画像認識AIモデル構築

### 機能一覧

No	説明	説明
1	画像データアップロード	アノテーションを行う画像データをアップロードいます。画像、動画、アノテーションエータ、PDFをアップロードすることができます。
2	データ整理	アノテーション画像の作業者への割り当てや、アノテーションデータの検索、確認を行うことができます。
3	ラベリング	バウンディングボックス、ラベリング、ポリゴン、キーポイントなど画像認識AIで必要となる様々なアノテーションデータをサポートします。
4	画像処理増幅（オーグメンテーション）	学習データを生成する際に画像サイズの変更、モノクロ変換や、オーグメンテーション機能を利用し左右反転、回転などを行いデータを増幅することができます。
5	学習	生成した学習データを用いて学習を実施します。Roboflowモデル、YOLOモデルなど選択することができます。
6	モデル配置	学習したモデルを用いて推論を行います。Roboflowが提供する推論サーバーだけでなく、dockerを用いてクラウド環境やローカルPC、エッジデバイス上で推論サーバーを実行することができます。
7	組込み	Roboflowが提供するライブラリを用いて容易に推論処理を自社システム等に組み込むことが可能です。また、ワークフロー機能を利用しノーコードで推論処理を実装することができます。