数据标注（Data Annotations）是一个关键的过程，它涉及到对原始的、未经处理的数据进行深度加工和处理。这些数据可能来自于各种不同的来源，包括语音、图片、文本和视频等多种形式。在这个过程中，数据标注者会对数据进行详细的分析和解读，以便将其转化为机器可以理解和识别的信息。

这个过程的重要性不言而喻。首先，数据标注可以帮助机器学习模型更好地理解和学习数据。通过对数据进行标注，我们可以为模型提供清晰的指导，使其能够更准确地预测和分类。其次，数据标注也可以提高数据的可用性和可理解性。通过将复杂的原始数据转化为易于理解的格式，我们可以更容易地分析和解释数据，从而做出更明智的决策。

我们日常工作中常见的数据标注方法有以下几种：

01.矩形框标注

矩形框标注是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。

02.多边形标注

多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目标物体，相对于矩形框标注，多边形标注能够更精准地框定目标，同时对于不规则物体，也更具针对性。

03.语义分割

语义分割是指根据物体的属性，对复杂不规则图片进行进行区域划分，并标注对应上属性，以帮助训练图像识别模型，常应用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。

04.关键点标注

关键点标注模板最大的应用即是对脸部的关键点进行标注，通过不同方位的关键点标注，可以判断图像上的人物的功能。

05.3D点云标注

3D点云标注是指利用激光雷达采集的数据进行框选标注,供计算机视觉与无人驾驶等人工智能模型训练使用。

06.3D立方体标注

与点云标注不同，3D立方体标注还是基于二维平面图像的标注，标注员通过对立体物体的边缘框定，进而获得灭点，测量出物体之间的相对距离。

07.目标追踪

目标追踪是指在动态的图像中，进行抽帧标注，在每一帧图片中将目标物体标注出来，进而描述它们的运动轨迹，这类标注常应用于训练自动驾驶模型以及视频识别模型。

08.属性判别

属性判别是指通过人工或机器配合的方式，识别出图像中的目标物体，并将其标注上对应属性。