数据标注的方式有矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D点云标注、3D立方体标注等。
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
数据标注是对数据进行处理的一种重要方式，主要目的是为机器学习模型提供可理解的数据输入。以下是常见的数据标注方式：
分类标注：分类标注是为数据打上预定义的标签。例如，对于一张图片，可能需要标注图片中是否包含特定的物体或场景。对于文本数据，可能需要标注文本的情感是积极的、消极的还是中性的。这些都是封闭集合的标注，即标签是预定义好的。
标框标注：在机器视觉中，标框标注常用来框选出图片中需要关注的对象。例如，在人脸识别中，标框可以用来标注出人脸的位置。
区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更精确，需要标注出对象的精确轮廓，而不仅仅是框选出对象。这种标注方式在自动驾驶等应用中尤为重要，例如，需要精确标注出路面的区域。
描点标注：在一些对特征要求细致的应用中，如人脸识别、骨骼识别等，可能需要描点标注。这种标注方式需要在特定位置进行标记，例如，标记出人脸的关键点，或者标记出骨骼的位置。
其他个性化标注：除了以上常见的标注方式，还有很多个性化的标注方式，这些标注方式往往根据具体的应用需求来确定。
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