标注的类型分为

标注的类型分为如下：

线性标注、对齐标注、角度标注、坐标标注、半径标注、直径标注、圆心标注、引线标注、基线标注、连续标注。

什么是数据标注？

数据标注就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。

数据标注属于人工智能行业中的基础性工作，需要大量数据标注专员从事相关部分的工作以满足人工智能训练数据的需求。但随着今后标注工具的不断优化，标注人员会在智能化辅助工具的帮助下减少大量重复性的工作，未来单纯依靠人工的纯手工标注工作会大大减少，与此相对数据标注工作的门槛会提高。

扩展资料：

注意事项：

在标注一个物体时，如果是用框来标注，最切记的便是框与物体本身压住，也切忌贴边，更切忌漏点。

在标注过程中，一定要打对属性，比如物体属性是车辆，就一定要打车辆的属性，否则交给客户很容易被打回来。

标注过程中，对于运动的物体，在标注过程中，框切记抖动，在部分客户中，抖动的框视为不及格。

数据标注的方法有人工标注法、机器标注法、半自动标注法。

1、人工标注法：指通过人工的方式对数据进行标注。这种方罚的有点事标注结果准确度高，但缺点是耗时耗力，成本较高。人工标注法适用于数据量较小、标注要求较高的场景。

2、机器标注法：指通过机器学习算法对数据进行标注。这种方法的优点是速度快、成本低。但缺点是标注结果准确度较低。机器标注法适用于数据量较大、标注要求较低的场景。

3、半自动标注法：指结合人工标注和机器标注的方法。首先通过机器学习算法对数据进行初步标注，然后再由人工对标注结果进行修正。此方法优点是效率相对纯人工标注高，准确率也高，缺点是费用相对也不低。

数据标注的工作过程

1、在数据标注进行前，我们需要采集到足够多的原始数据，因为它是我们用来标注的原材料。一般数据采集分为以下几种数据来源：网络爬虫：通过互联网爬取数据；内部数据：企业内部长期积累的原始数据；定制化采集：根据机器学习任务类型进行布置场景和演员进行采集，或在相关场所安置传感器进行采集。

2、然后对采集数据进行筛选分类，并清洗坏数据。针对打算执行的机器学习任务，选择正确的数据标注类型对原始数据进行标注。

3、最后进行数据质量检测。数据的质量对机器学习训练至关重要，在数据标注完成后或进行时对数据质量进行监测是必要的环节，通常采用人员交叉质检和采样抽检的方式确保数据集的准确率。

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