标注系统的核心任务是通过人工或半自动方式对数据集进行标注，为机器学习模型提供可理解的输入信息。具体任务可分为以下几类：

一、对象检测与识别标注

目标定位标注

在图像或视频中精确标注出目标物体的位置，通常以边界框或多边形框的形式表示，用于训练目标检测模型（如自动驾驶中的车辆检测）。

类别分类标注

为图像中的目标分配类别标签（如猫、狗、车辆等），用于监督学习模型进行分类任务。

二、图像分割标注

通过绘制像素级的分割掩码，将图像中的不同对象或区域精确划分开，常用于医学影像分析、卫星图像处理等领域。

三、语义分割标注

在图像分割基础上增加语义信息，例如区分道路、行人、建筑物等不同实体类型，提升模型对场景理解的准确性。

四、关键点标注

标注图像中特定物体的关键点（如人脸的五官、人体关节等），用于姿态估计、动作识别等任务。

五、属性标注

为图像中的对象添加额外属性信息（如颜色、纹理、尺寸等），增强模型对细节的感知能力。

六、数据质量保障

标注一致性

确保同一类别的标注在不同数据集中保持一致，避免因标注差异导致模型训练失败。

标注准确性

通过人工审核或半自动校对机制，减少标注错误，提高训练数据的质量。

七、标注工具与技术

标注系统通常提供用户友好的界面和高效的数据处理能力，支持批量标注、版本控制和自动化流程，以提升标注效率。

应用场景示例

在自动驾驶中，标注系统需对道路、交通标志、行人等元素进行精准标注；在医疗影像领域，则需对病变组织进行精细分割标注。高质量标注是提升模型性能的关键环节，直接影响后续训练效果和应用场景的可行性。