Ręczne dodawanie adnotacji do obrazów jest dobrą strategią uczenia nienadzorowanych modeli i algorytmów ML w odniesieniu do wizji komputerowej, ponieważ modele te nie są w stanie samodzielnie wykrywać, znajdować i identyfikować obrazów. Również ręczne etykietowanie dotyczy tekstowego opisu obszarów obrazu. Automatyczne adnotacje są przeznaczone dla bardziej inteligentnych i przeszkolonych konfiguracji z naciskiem na indeksowanie językowe i automatyczne przypisywanie metadanych. Ponadto ręczne etykietowanie obrazów, mimo że jest wolniejsze, jest lepiej przystosowane do obsługi zmienności projektów i skalowalnych potrzeb.