1.分类标注

分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。

适用：文本、图像、语音、视频

应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别

2.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。行人识别，如下图。

适用：图像

应用：人脸识别，物品识别

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。

适用：图像

应用：自动驾驶

一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。例如人脸识别、骨骼识别等。

适用：图像

应用：人脸识别、骨骼识别

标注的类型除了上面几种常见，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要，就需要标注文章的主要观点，这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。（或则你把它归为分类也是可以的，只是标注主要观点就没有这么客观的标准，如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。）

参考资料：https://www.zhihu.com/question/30654399/answer/264828926