roboflow-universe

エージェント向け： このスキルはroboflow/computer-vision-skillsで作成されています。クライアントにすでにスキルとして読み込まれている場合（たとえばRoboflowプラグインから読み込まれている場合）は、そのコピーを使用してください。roboflow://skills/<name>/... MCP リソースでは、まだ読み込まれていないクライアント向けに同じスキルを提供しています。

Roboflow Universe

universe.roboflow.comで利用できる、100万件以上のコンピュータービジョンデータセットと5万件以上の事前学習済みモデルを集めたオープンリポジトリです。

URL パターン

ページ	URL	内容
ホーム	universe.roboflow.com	検索、注目のプロジェクト、カテゴリ
プロジェクト	universe.roboflow.com/{owner}/{project}	概要、クラス、メトリクス、ライセンス、フォーク
画像	universe.roboflow.com/{owner}/{project}/browse	アノテーション付き画像の閲覧
データセットのバージョン	universe.roboflow.com/{owner}/{project}/dataset/{version}	バージョンの詳細、分割、ダウンロード
モデル	universe.roboflow.com/{owner}/{project}/model/{version}	モデルの試用、メトリクス、デプロイ用スニペット

Universe の検索

MCP ツール

universe_searchを使って、データセットやモデルをプログラムから検索します。説明的なクエリを指定してください（例：「建設現場でのヘルメット検出」）。

プレビュー、クラス、ライセンス、画像数を確認してからデータセットを選ぶ必要がある場合は、結果に含まれる Universe のリンクを共有し、決定する前に掲載内容を確認できるようにしてください。

ウェブ検索

検索はハイブリッド方式で、意味的類似性とキーワードマッチングを組み合わせます。最適な結果を得るには、具体的で説明的なクエリを使用してください。

クエリ演算子

すべての演算子は自由入力のテキストと組み合わせられます：fire smoke class:fire,smoke images>200 model

演算子	例	効果
model	waste detection model	学習済みモデルがあるデータセットのみ
object detection	helmet object detection	プロジェクトの種類で絞り込み（classification、instance segmentation、keypoint detectionも指定可能）
class:X	class:helmet,person	指定したクラスを含むもの
tag:X	tag:safety	Universe のタグで絞り込み
model:X	model:yolov8	学習済みモデルのアーキテクチャで絞り込み
images>N	images>500	画像の最小枚数（>=、<、<=、=も指定可能）
stars>=N	stars>=5	スターの最小数
views>N	views>1000	閲覧数の最小値
downloads>N	downloads>100	ダウンロード数の最小値
updated:Nd	updated:30d	N日以内に更新（h、w、mo、yも指定可能）
sort:X	sort:stars	フィールドで並べ替え（stars、images、updated、downloads、views）
like:dataset-url	like:coco	類似するデータセットを検索

効果的なクエリのヒント

• 自由入力のテキストと演算子を組み合わせます：pothole road damage class:pothole images>100 sort:stars
• 推論にすぐ使えるデータセットだけを取得するには、modelを追加します
• プロジェクトの種類を絞り込むには、種類を示すキーワードを含めます：helmet instance segmentation
• 必要なクラスが明確な場合は、class:を使用します
• 一般的な用語ではなく、具体的な物体名を使用します（「倉庫のフォークリフト」>「車両」）

データセットの評価

フォークする前に、次の指標を確認してください。

基準	確認場所	良い兆候
クラスの網羅性	プロジェクトページのクラス一覧	対象とするすべてのクラスが含まれている
画像数	プロジェクトの概要	検出ではクラスあたり500枚以上の画像がある
アノテーションの品質	画像の閲覧 > 個々の画像をクリック	境界ボックスが正確で、ラベルに一貫性がある
クラスのバランス	プロジェクトの概要／健全性	極端なクラス不均衡がない
画像の多様性	画像の閲覧	照明、角度、背景に変化がある
ライセンス	「Cite this Project」セクション	ユースケースに適合している（下記参照）
モデルのメトリクス	モデルタブ（利用可能な場合）	mAPが70%を超えていれば、アノテーションの品質が良好である可能性がある

ライセンス

プロジェクトページの「このプロジェクトを引用」セクションに記載されています。ライセンスの記載がない場合、すべての権利が留保されています。

ライセンス	商用利用	改変	帰属表示が必要
パブリックドメイン	はい	はい	いいえ
CC BY 4.0	はい	はい	はい
MIT	はい	はい	はい（ライセンスのコピー内）
BY-NC-SA 4.0	いいえ	はい（同じライセンスで共有）	はい
ODbL v1.0	はい	はい（データベースは同じライセンスで共有）	はい
ライセンスの指定なし	いいえと想定	いいえと想定	該当なし

データセットのフォーク

フォークとは、Universe のデータセットをワークスペースにコピーすることです（ダウンロードや再アップロードは不要です）。

1. Universe でデータセットを開きます
2. データセットをダウンロード ボタンをクリックします
3. このデータセットでモデルをトレーニング（完全なフォーク）または このデータセットの一部からトレーニング（部分的なクローン）を選択します
4. データセットがワークスペースにコピーされます

フォーク後は、クラス名の変更、画像の追加・削除、バージョンの生成、モデルのトレーニングができます。

必要条件： Roboflow アカウントにログインしていること。

データセットのダウンロード

Roboflow クラウドでのトレーニングではなく、ローカルやノートブックでトレーニングする場合に使用します。

方法	使用する場面
このデータセットでモデルをトレーニング（フォーク）	Roboflow でトレーニングし、すべてのデータをワークスペースに置きたい場合
一部からトレーニング（クローン）	サブセットを使いたい場合、または他のデータと組み合わせたい場合
データセットをダウンロード	コードスニペットまたは ZIP ファイルを使ってローカルでトレーニングする場合

すべての標準エクスポート形式（COCO、YOLO、VOC、CreateML、TFRecord など）に対応しています。

場所：プロジェクトページ > データセットをダウンロード ボタン > 方法を選択します。

Universe モデルの使用

ワークフロー経由での直接推論

1. Roboflow でワークフローを作成します
2. モデルブロックを追加します
3. パブリックモデル タブに切り替えます
4. Universe モデルページにあるモデル ID を貼り付けます（上部のコピーアイコンを使用）
5. モデル ID を使用 をクリックします

モデル ID の形式：{owner}/{project}/{version}（Universe モデルページに表示されます）。

チェックポイントからのトレーニング

データセットをフォークし、フォークしたデータを使って独自のモデルをトレーニングします。Roboflow Train で Universe モデルのアーキテクチャを出発点として使用できます。

推論メトリクス（モデルページに表示）

プロジェクトの種類	表示されるメトリクス
物体検出	mAP、適合率、再現率
分類	精度
セグメンテーション	mAP、適合率、再現率

MCP ツールリファレンス

universe_search — Universe でデータセットやモデルを検索します。

パラメーター	型	デフォルト	備考
query	str（必須）	—	検索クエリのテキスト
result_type	"dataset" | "model" | null	null	結果の種類で絞り込みます
limit	int	12	1 ページあたりの最大結果数
page	int	1	ページ番号（1 から開始）

返される情報：name、url、type、classes、classCount、images、description、tags、license、stars、views、downloads、modelCount、latestVersion。

関連スキル

• roboflow://skills/roboflow-data-management/SKILL — インポート後のデータセットの管理
• roboflow://skills/roboflow-training-and-evaluation/SKILL — フォークしたデータでのトレーニング