🤖 AI Assistant for Automatic Annotation
AIとチャットして、自然言語で画像に自動アノテーションを付けられます。
自然言語でラベリング対象を説明するだけで、AIが自動的にアノテーションを作成します。
直感的なアノテーションのための自然言語処理
1つのコマンドで複数のオブジェクトタイプをサポート
「すべての画像に適用」によるバッチ処理
詳細なアノテーションのための高解像度モード
複雑なシーンのための深層思考モード
機能
機能
2Dアノテーション、3D点群、6D物体姿勢データセット、品質チェック、クラウド学習、エクスポートのためのTjMakeBotの機能をご覧ください。
6D object pose annotation for embodied AI datasets3D point cloud annotation and multi-view review投影対応ポーズラベル用の再利用可能なモデルアセット6D Pose JSON and BOP export for downstream training
すべての機能
2D/3Dアノテーション、6D Poseデータセット、モデルアセット、品質チェック、学習、エクスポート、ワークフロー管理にわたるTjMakeBotの機能をご紹介します。
🧊 6D Object Pose Annotation
平行移動、回転、スケール、カメラ内部パラメータ、投影2Dプレビューを含む物体姿勢ラベルを作成します。
ロボティクスやエンボディドAIのデータセットで、各物体に2Dボックスではなく使用可能な3D姿勢が必要な場合は、6D Poseモードをご利用ください。
Edit translation, rotation, scale, and camera parameters
Preview the projected cuboid directly on the image
Drag the projection to adjust object placement
🎯 複数のアノテーションタイプ
バウンディングボックス、ポリゴン、OBB、キーポイント、3D点群、6D物体姿勢アノテーションに対応しています。
検出、セグメンテーション、回転物体、キーポイントタスク、点群、物体姿勢データセットに適したアノテーションタイプを使用してください。
Bounding boxes (rectangles) for object detection
Polygons for precise object boundaries
Oriented bounding boxes (OBB) for rotated objects
Keypoint annotations for pose estimation
Support for COCO person, face, and hand keypoint templates
🧩 6D Pose のモデルアセット管理
GLB/GLTFモデルアセットをアップロードして再利用することで、姿勢ラベルが実際の物体ジオメトリを参照できるようになります。
モデルアセットキーをラベルに紐付け、複数の物体でアセットを再利用し、姿勢エクスポートのメタデータを後続ツールと整合させます。
Upload GLB or GLTF assets
Assign model assets to labels and objects
Keep model keys in saved and exported datasets
連携されたプラットフォーム機能
レビュー、データセット版管理、学習調整、納品が連携し、単発タスクから再現可能な本番運用へ進めます。
Review and QA operations
Move from isolated annotation actions into shared review routing, issue handling, and delivery checkpoints.
Dataset versions and release delivery
Connect approved output to dataset versions, training results, and customer-facing project pages.
Enterprise security and deployment
Use the platform to manage permissions, audit requirements, and deployment planning.
Automation and integration
Integrate automation, API access, and review processes into one platform.
機能
完全なワークフローへ移行するタイミング
The team needs review routing, issue tracking, and delivery coordination instead of solo annotation only.
The buyer asks which dataset version is behind training and delivery.
Procurement starts asking about deployment, audit scope, or permission boundaries.
Rollout requires API access or automation planning.
📦 複数形式のモデルエクスポート
学習済みモデルをPyTorch、ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite、OpenVINO、NCNNなどにエクスポートできます。
PyTorch (.pt) for research and training
ONNX for cross-platform inference
TensorRT for NVIDIA GPU acceleration
CoreML for iOS/macOS deployment
TFLite, OpenVINO, NCNN for edge devices
☁️ クラウド YOLO モデルトレーニング
GPU アクセラレーションで YOLO モデルをクラウド学習します。
Support for YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11
Cloud GPU acceleration, no local setup needed
Configurable training parameters
Real-time progress monitoring via WebSocket
Email notification when training completes
📍 3D点群アノテーション
ブラウザで直接LiDARと点群データに3Dバウンディングボックスでアノテーション。PCDとPLY対応。
Import PCD and PLY point cloud files
Draw and edit 3D bounding boxes
BEV / Front / Side multi-view support
W/E/R transform controls (move/rotate/scale)
Export KITTI-compatible 3D labels
✅ 6D Pose Quality Checks
エクスポート前に、モデルアセットの欠落、無効な深度、重複オブジェクトID、カメラの問題、不可視の投影を検出します。
Validate model asset keys and object IDs
Check depth, scale, rotation, and intrinsics
Block export when pose errors need attention
🗃️ 6D Pose JSON and BOP Export
annotations_pose6d.json、quality_report.json、BOP形式のシーンファイルを含む姿勢データセットをエクスポートします。
Export annotations_pose6d.json and quality_report.json
Include BOP scene camera and object pose files
Carry project config, camera intrinsics, and model asset keys
🗂️ 複数のアノテーション形式
YOLO、Pascal VOC、COCO、CSV 形式をサポートします。
YOLO format (YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11)
Pascal VOC XML format
COCO JSON format
CSV format for data analysis
Simultaneous multi-format export
🎬 動画フレーム分解
動画からカスタムFPSでフレームを抽出し、データセットを作成します。
Custom FPS setting (1-60 FPS)
Support for MP4, AVI, MOV formats
Batch video processing
Automatic frame extraction
Preserves video metadata
⚡ Batch Object Detection
学習済みモデルを使用して、複数の画像にわたって物体を自動検出します。
Support for YOLO and ONNX models
Customizable confidence threshold
Configurable input size
Batch processing for efficiency
Automatic annotation generation
🌐 多言語サポート
インターフェースは複数言語で利用できます。
9 interface languages
Full UI translation
Localized documentation
Cultural adaptation
RTL language support (coming soon)
🖱️ トラックパッド最適化
トラックパッド向けにズームとパン操作を最適化。
Pinch-to-zoom support
Two-finger pan gestures
Smooth scrolling
Precise crosshair positioning
Keyboard shortcuts for power users
🖼️ 高解像度画像サポート
高解像度画像を効率的に扱います。
Support for 4K+ images
Optimized memory usage
Progressive loading
Smart caching
Smooth performance
🆓 無料で利用可能
コア機能は完全に無料で、ブラウザ上で直接動作します。
100% free core features
No installation required
Works in any modern browser
新規ユーザーに無料AIクレジット
No credit card required
プラットフォームを詳しく見る
さらに深く知りたいですか？ワークフロー、データセットバージョン、品質管理、チーム生産について詳しく見てみましょう。
ワークフロー
データエンジン / ワークフロー
アノテーション、レビュー、学習、書き出し、納品を一つのデータワークフローでつなぎます。
ワークフローページを見る →データセット版
データセット版管理
版の固定、公開履歴、再現可能な学習を通じて、データセットを納品可能な資産に変えます。
版管理ページを見る →品質管理
品質管理
抜き取り検査、レビューの往復、手戻り、受け入れゲートをプラットフォーム内の標準フローに組み込みます。
品質管理ページを見る →チーム生産
チーム生産
共有ワークスペース、役割分担、進捗の可視化で、チーム規模のデータ生産を支えます。
チーム生産ページを見る →2D/3Dアノテーション、6D Poseデータセット、モデルアセット、品質チェック、学習、エクスポート、ワークフロー管理にわたるTjMakeBotの機能をご紹介します。
チャットによる自動アノテーションのための内蔵AIアシスタント
GPUアクセラレーションによるクラウドYOLOモデル学習
複数形式のモデルエクスポート
6D Pose quality checks before dataset export
完全なプラットフォーム：データセットバージョン、リリース納品、来歴追跡
レビュー、課題対応、納品調整を1つのワークスペースに統合
Download entry, delivery link, and shareable summary page
Secure access controls and data protection for enterprise teams.
動画をフレームに分解して直接アノテーション
Apply AI annotations to all images at once
YOLO/VOC/COCO/CSV のインポートとエクスポート
学習済みモデルを読み込みバッチ検出と検証を実行
既存アノテーションをインポートしてレビューと検証
機能
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