分类标注。
分类标注通俗来讲就是打标签。一张图能够有很多分类或标签，比如成人、长发等；对于文字，可以标注主谓宾语、名词动词等。除此之外，数据标注还包含描点标注、标框标注等方式，而描述标注并非标注方式之一。
分类标注是最基本的一种标注手段，其表现形式一般就是一张图对应一个数字标签，比如 Dogs vs. Cats数据集，该数据集共可分为dog和cat两类，因此标签设计时可以用0代表dog，1代表cat。
数据标注的其他方式
1、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。
2、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。
3、描点标注
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。比如人脸识别、骨骼识别等。
数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。
数据标注的主要类型
数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。
l 图像标注
图像标注是对未经处理的图片数据进行加工处理，转换为机器可识别信息，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。
常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。
l 语音标注
语音标注是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，使计算机可以拥有语音识别能力。
常见的语音标注类型有ASA语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判断、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。
l 3D点云标注
点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。
3D点云数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息，并且不容易受到光照强度变化和其它物体遮挡等影响，可以很好地了解机器的周围环境。
常见的3D点云标注类型有3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。
l 文本标注
文本标注是对文本进行特征标记的过程，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签，通过标注好的训练数据，我们可以教会机器如何来识别文本中所隐含的意图或者情感，使机器可以更好地理解语言。
常见的文本标注有ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。
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