小編發現很多新人開始慢慢的進入到這個行業，大多數情況下，很多小夥伴問的第一句就是數據标注是什麼，關于數據标注的概念我們說過太多了，今天從标注類型來了解一下關于數據标注是什麼，要做些什麼的疑問

圖像标注

01

線标注

根據需求标注檢測對象相對應的線型位置，例如：車道線

02

邊框标注

标注檢測對象相對應的區域，例如：汽車/行人等各種物體

03

3D邊框标注

将圖像中待檢測物體以立體形式标注，例如汽車檢測

04

語義分割

根據檢測區域不同，将圖像标注為不同的像素，例如來自汽車拍攝的圖像

05

多邊形标注

根據需求标注檢測對象的形狀，例如：标注圖像中的汽車輪廓（示例圖）或标記污損邊界

06

點标注

根據需求标注檢測對象參考點的像素坐标，或者圖像中的關鍵點标記，如人臉

07

圖片分類

根據目标屬性，對圖像劃分到不同分類

08

3D點雲标注

在3D空間中，标注點雲數據中指定的檢測對象，如汽車、行車道等

點雲數據标注

01

點雲目标檢測

3D點雲目标檢測用來獲取物體在三維空間中的位置和類别信息，主要基于點雲、雙目、單目和多模态數據等方式。其中，點雲數據由于擁有比較豐富的幾何信息，比其它單模态數據要更加穩定

02

2D/3D融合

對2D平面圖與3D點雲圖映射的數據組進行标注，支持自動貼邊、跨幀複制、測距、2/3D圖片标注分離等多種功能

03

點雲語義分割

3D點雲語義分割被用于自動駕駛、機器人等許多領域中，目前，已經成為場景理解的關鍵

04

點雲關鍵點

3D點雲關鍵點可以通過定義檢測标準來獲取具有穩定性，區别性的點集，從技術上來說，3D點雲關鍵點的數量比原始點雲數據量少很多，而關鍵點技術也已成為在3D信息處理中非常關鍵的技術

文本标注

01

實體命名

标注文本中的實體

02

OCR轉寫

将圖像中的文字進行識别，并以文本的形式轉寫

03

詞性标注

基于特定文本數據進行詞性理解标注，如動詞、名詞、形容詞等

04

文本信息抽取

把文本裡包含的信息進行分類和打标簽等結構化處理

05

指代消解

基于特定文本數據進行指代詞的統一，将上下文中用來表述同樣目标的名詞和代詞标注統一

06

槽位填充

對于給定的句子中的每個詞分别打上相應的标簽，進行序列标注

07

文本分類

按照您的的規則對文本進行屬性分類

視頻标注

01

視頻跟蹤

在視頻或者連續的圖像中跟蹤标注檢測對象，形成有ID關聯的運動軌迹

02

視頻打點

鼠标移到視頻播放條上的白色小點，則顯示出在該點上所播放的内容。通過系統能把視頻的關鍵内容點标記出來，以便用戶快速浏覽到其想看的内容

03

視頻分類

通過觀看視頻片段對視頻按主題進行分類，助力建立視頻資料庫，常用于視頻行業的圖像識别模型訓練，可應用于智慧文娛場景的落地

語音标注

01

語音轉寫

根據音頻播放的内容轉寫為對應的文本，常用于語音識别模型訓練，可支持普通話、方言、英文和小語種的語音轉寫，應用于智能家居、智能設備、智能客服、智慧門店等場景落地

02

音素打點

音素标注就是根據音标、組成音素和讀音對語音進行标注，常用于語音合成技術

03

韻律标注

系統中的韻律标注一般采用基于文本信息預測韻律的方式。以中文标注為例，基于文本信息進行韻律預測，通常根據聲母、韻母、詞、短語、段落等信息确定的韻律預測結果。由專業的标注人員根據韻律預測結果完成韻律标注

04

語音切分

語音切分是對長音頻進行監聽，标注音頻中說話人的起始點，用于語音識别模型訓練，應用于智能家居、智能設備、智能客服、智慧門店等場景落地

05

語音情緒判斷

同樣一條語音内容，用不同的情緒說出來，其所帶有的語義可能是完全不同的，隻有計算機同時識别出語音的内容以及語音所帶有的情緒，我們才能準确的理解出語言的語義，因此理解語音的情緒能讓人機交互變得更有意義

無論全職、兼職，數據标注人員的從業人數之所以屢創新高，主要歸因于人工智能的指數級增長，以及越來越多樣化數據标注場景。

應用場景包括：交通、金融行業、醫療行業、家居行業、安防行業、公共服務、電子商務、農業、工業等等，我們生活所能接觸的方方面面智能化都離不開人工智能

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