尽管项目方一定会提供少量标注例图，但运用到实际，特殊情况是不少的。如何教会标注人员，如何想当然凭借“感觉”进行标注的情况，这些常常被经验化的规则是很有请教必要的。

并且，不同的项目并不能用同一套经验规则。举一个简单的例子，人脸识别和汽车识别，人的面部要标注到什么地步，3D路况的车辆要怎么标注，差别自然是很大的。

高质量的标注数据集不能仅凭数据标注人员，使用适当的标注工具和技术对于提升数据标注速度的精度十分关键，根据任务类型的不同，在情况允许的情况下需要使用不同的数据标注工具。

合适的数据标注工具不仅能支持基本的标注能力，更重要的是自动化较高的工作流程能提高效率，减少失误。数据的分发和回收都需要消耗大量的时间，己方的质检和返修是不能省略。

在项目方抽查中，数据的失误率过高甚至会导致解除合作的情况。