1. 分类标注：就是常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对應的标签，一张图就可以有很多分类 / 标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。
　　适用：文本、图像、语音、视频
　　应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别
　　2. 标框标注：就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。
　　适用：图像
　　应用：人脸识别，物品识别
　　3. 区域标注：区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。
　　应用：自动驾驶
　　4. 描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。
　　应用：人脸识别、骨骼识别
　　5. 其他标注：标注的类型除了上面几种常见的，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。
　　数据标注的过程
　　1. 标注标准的确定
　　确定好标准是保证数据质量的关键一步，要保证有个可以参照的标准。一般可以：
　　设置标注样例、模板。例如颜色的标准比色卡。
　　对于模棱两可的数据，设置统一处理方式，如可以弃用，或者统一标注。
　　参照的标准有时候还要考虑行业。以文本情感分析为例，“疤痕” 一词，在心理学行业中，可能是个负面词，而在医疗行业则是一个中性词。
　　2. 标注形式的确定
　　标注形式一般由算法人员制定，例如某些文本标注，问句识别，只需要对句子进行 0 或 1 的标注。是问句就标 1，不是问句就标 0。
　　3. 标注工具的选择
　　标注的形式确定后，就是对标注工具的选择了。一般也是由算法人员提供。大公司可能会内部开发一个专门用于数据标注的可视化工具。