检测到运动：视频标注的工作方式与图像标注类似——使用边界框和其他标注方法，视频帧内的单个元素被识别、分类，甚至跨多个帧进行跟踪。例如，将闭路电视视频中的所有人类标记为“客户”或帮助自动驾驶汽车识别道路上的物体。  

虽然现在可以自动化一些数据标注，但数据标注的人工在环范式仍然是默认的，并且人类在确保正确标注数据方面发挥着不可或缺的作用。人类可以提供上下文，更深入地理解意图，为标注增加整体价值。  

数据标注是必不可少的，但也需要大量资源和时间。 一份报告显示，数据准备和工程任务占大多数机器学习项目花费的时间的 80% 以上。组织可能经常面临一个决定：在内部执行数据标注还是外包？  

在内部执行数据标注有一些优势。一方面，您保留对数据收集过程的控制和可见性。其次，对于非常小众或技术模型，具有相关知识的主题专家可能已经在内部。  

但是，将数据标注外包给第三方是解决内部数据标注时遇到的一些最大挑战（即时间、资源和质量）的绝佳解决方案。第三方数据标注有助于达到创建有效训练数据集所需的规模、速度和质量，同时遵守日益复杂的数据隐私规则和要求。