前言：
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在数据标注中，最基本的就是关键点的标注，也就是画框。由于机器学习需要依赖于准确的数据，如果框得不准确，机器就可能学到错误的信息，从而产生不良影响。
例如，在人的姿态识别中，需要标注18个关键点。这些关键点包括肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚踝等。这些关键点的标注需要经过训练的标注员才能掌握。他们需要准确地识别出这些关键点，并在图像上准确地用画框标出来。
为了确保标注完成的数据符合机器学习的标准，标注员还需要注意以下几点：首先，要确保画框的准确性，确保机器能够准确地识别出这些关键点；其次，要保持标注的统一性，确保不同图像中的标注方式一致，避免出现差异；最后，要避免误标或漏标，确保所有关键点都被准确地标注出来。
数据标注的关键点标注是机器学习的基础。只有经过训练的标注员才能准确地掌握这些关键点的标注技巧，从而提供符合机器学习标准的高质量数据。
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