图片标注是较常见的标注类型之一。图像标注的类型通常包括：画框绘制、语义分割、转录、属性标注等，图像标注的方式通常有标点、标记、画框、抠图等，那么，下面一起了解下图片标注的注意事项!
图片标注的注意事项：
认真审题
决定是否要求格线、标点、画框等。确认标注细节，确认合格率和审核要求。
注意无效数据
无效数据不需要标记，只需要标记为无效数据即可。不要为了数量刻意标注无效数据。即使有标注，也无法通过质检，影响合格率。可谓得不偿失。
注意时间长短
每张图片都有指定的时间进行标注。如果在规定时间内没有完成标注，则图片会被释放到数据池中，标注者无权标注。
注意标签细节
注意标注的细节，比如画框。需要明确画框的具体的位置，是沿着物体的形状标出，还是在某个位置标出。小的偏差可能会导致失败。
注意保持联系
有问题及时沟通确认，不要硬着头皮，记得以自己的标准为标准，或者以以往的项目经验作为本项目的标注要求。
图片标注需要大量高质量的训练数据才能正常工作(计算机可以学习的用例越多，它的性能就越好)、不同的团队来标记这些数据，以及数据管道来执行。对于许多企业来说，所涉及的时间、钱和劳动力成本往往高得不切实际。对于那些没有内部资源来完成端到端图像标注项目的客户，寻求第三方供应商的帮助是合理的。这些供应商可以提供图像数据、注释器、工具和专家团队来协助这项大规模工作。
特别是在做图片标注的时候，经常会遇到一系列的问题。图像可能光线不足，感兴趣的对象可能被遮挡，并且图像的某些部分可能无法被人眼辨别。在开始图像标注项目之前，团队需要仔细考虑过程中会遇到的各种问题，须仔细考虑如何命名标签和区分类别，因为这些因素可能会影响标注者的标注判断并混淆机器。对于过于相似的类别，如何制定区分标准是需要团队慎重考虑的问题。
如何正确带领团队完成图片标注项目，将决定能否产出高质量的训练数据，而这恰恰是制定AI战略投资不可或缺的环节。
