数据标注的方式主要包括以下几种：
分类标注：就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。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。适用于文本、图像、语音、视频等数据类型。
标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，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。行人识别等。适用于图像类型的数据。
区域标注：相比于标框标注，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。适用于图像类型的数据。
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。例如人脸识别、骨骼识别等。适用于图像类型的数据。
其他标注：根据不同的需求则需要不同的标注。
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数据标注方式有矩形框标注、多边形标注、语义分割、关键点标注、3D点云标注等。
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、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。
4、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。
5、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。
