數據標註的主要項目類型有：圖像標註、語音標註、文本標註、視頻標註。
1、圖像標註：圖像標註是對未經處理的圖片數據進行加工處理，轉換為機器可識別信息，然後輸送到人工智能算法和模型裏完成調用。常見的圖像標註方法有語義分割、矩形框標註、多邊形標註、關鍵點標註、點雲標註、3D立方體標註、2D/3D融合標註、目標追蹤等。
2、語音標註：語音標註是數據標註行業中壹種比較常見的標註類型。語音標註的就是標註員把語音中包含的文字信息、各種聲音先“提取”出來，再進行轉寫或者合成，標註後的數據主要被用於人工智能機器學習，這相當於給計算機系統裝上了“耳朵”，使其具備了“能聽”的功能，使計算機可以實現精準的語音識別能力。
3、文本標註：當對文本進行數據標註時，它只是幫助人工智能和機器改進語音識別的壹種方式。通過標註，人工智能可以更好地理解人類之間的交流和說話過程。在實際使用方面，人工智能可以利用文本標註來充分理解用戶所說的內容並提供有意義的回應。
4、視頻標註：與文本標註不同，視頻標註充分利用視頻來解釋多個移動對象之間發生的事情。通過視頻標註，逐幀分析對象。自動駕駛汽車等自動駕駛汽車可以使用帶有視頻標註的訓練數據來幫助識別和避開障礙物。
數據標註的意義
數據標註是對計算機視覺或自然語言處理（NLP）可識別的材料內容進行標記的過程。當我們標記或標註這些類型的數據時，它們變得更容易輸入算法或編程以通過NLP進行解釋，數據標註是大部分人工智能算法得以有效運行的關鍵環節。
簡單來說，數據標註是對未經處理過的語音、圖片、文本、視頻等數據進行加工處理，從而轉變成機器可識別信息的過程。得益於數據標註，人工智能（AI）或機器學習模型可以解釋高質量圖像和視頻以及文本中的數據。數據標註使自動駕駛汽車等機器學習項目，能夠成功地將我們帶到目的地。