简单来说，数据标注的过程就是通过人工贴标签的方式，为机器提供可学习的样本数据，最终使机器可以自主识别数据。
图像标注的标注流程分为数据清洗、数据标注和标注检验三类。
1、清洗数据数据清洗就是排除数据所存在缺失值、噪声数据、重复数据等质量问题。
2、数据标注数据标注是划分标注任务和制定标注规范从而进行标注任务。
3、数据检验数据检验就是由标注审核员或者机器质检机制来审核标注的质量。常见的数据标注方法包括：
一、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。
二、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。
三、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。
四、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。
在人工智能发展历程中，数据一直被当作其“血液”。数据标注是人工智能算法得以有效运营的关键环节，想要实现人工智能就要先让计算机学会理解并具备判断事物的能力。数据标注的过程就是通过人工贴标的方式，为机器系统提供大量学习的样本，数据标注是把需要机器识别和分辨的数据打上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。
可以说数据决定了AI的落地程度，精准的数据集产品和高度定制化数据服务更是受到各大企业的重视。
想知道数据如何标注，先来简析一下数据标注的定义。
数据标注是指对摄像头、雷达等传感器采集的原始数据进行加工的过程，以帮助机器能够理解并运用这些数据，如图片、点云、视频、文本、语音等等。
主要的加工方式为通过鼠标对不同的类别进行描点、拉框，并打上合适的标签。
例如，自动驾驶图像标注任务，大多是需要将图像中的行人、车辆、指示牌、绿化带等分别按相应类别打上不同的颜色的框/按轮廓描点，每一类的框体颜色都是一致的。
当然，也有的任务是需要将图像中所有的元素都标记出来，甚至连天空都需要标记，这种任务类型叫做语义分割。
还有一种是3D点云类标注，这类任务所有元素都是由密集的点组成的大致轮廓，因此需要将这些轮廓框选出来，并逐帧修改。
随着AI社会化不断加深，AI＋逐渐渗入各行各业，为解决不同行业的数据问题，数据标注工具不断更新迭代，以曼孚科技为例，曼孚科技自研的数据标注平台MindFlow SEED包含了上百种标注工具，可满足全场景标注需求，以上图片案例均出自MindFlow SEED平台。
数据标注是对未处理的初级数据，包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。具体到详细标注过程，需要根据数据的类型选择合适的标注工具。以图像标注为例，常见的标注类型包括拉框、点标注、线标注等类型。文本数据方面，常见的标注类型包括实体识别、OCR转写、文本分类等。
