图像标注是与您交互的许多人工智能产品的基础，并且是计算机视觉（CV）领域重要的过程之一。在图像标注过程中，数据标注员使用标签或元数据来标记AI模型学习识别的数据特征。然后，这些图像标注的数据被用于训练机器模型，使计算机在见到无标记的新数据时识别出这些特征。

小朋友在很小时的时候，都是爸爸妈妈对照着照片告诉宝宝，有着长长耳朵的是“兔子”，有着长长脖子的是“长颈鹿”，有着长长鼻子的是“大象”。计算机其实和人类一样，需要通过许多数不尽的“知识”来学习如何分辨动物，而图像标注就是以计算机可以理解的方式来提供这些“知识”。 MCCARTHY）就有提出：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。

所以人类有识别和分类物体的能力。同样，我们可以使用计算机视觉来解释它接收到的视觉数据。这就是图像标注的作用。

图像标注在计算机视觉中起着至关重要的作用。图像标注的目标是为和任务相关的、特定于任务的标签。这可能包括基于文本的标签(类)，绘制在图像上的标签(即边框)，甚至是像素级的标签。

随着致力于人工智能的公司能够获得的图像数据的不断增多，依赖于图像标注的项目的需求也飞速增长。对于在机器学习领域开展业务的企业来说，创建全面、有效的图像标注过程变得越来越重要。

图像标注有较为常见的三种类型，包括了图像分类、目标检测和语义分割。企业可以根据项目的复杂成都及适用的应用场景选择一种标注类型。对于任何类型，所使用图像数据的质量越高，达到的AI预测结果就会越准确。