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abaqus后處理界面中探針功能附帶的標記樣式非常丑陋，基于abaqus的試圖注釋功能進行二次開發，形成了場變量標注插件，方便快速的標注關心區域的應力應變等結果。

（2）標注流水線核心流程aiData Auto Annotator采用神經計算與傳統幾何、追蹤方法相結合的混合解決方案，確保標注結果的精確性與一致性，核心流程分為三步： 首先，一個多模態神經網絡配合非因果追蹤器（Non-causal Tracker）處理傳感器數據，生成初始的 3D 包圍盒。

3這不是我們想要的結果，所以我們在工具欄選擇工具，然后看到有約束選項。4當我們找到約束選項，我們看到新的下拉菜單中最后一項：連續自動標注尺寸。我們點擊它，代表我們選擇了不在自動標注尺寸。5當我們再次進行畫圖時，我們花了幾個矩形，發現不在出現自動標注，這就代表我們設置成功了。6如果當我們再次畫圖時，還是會有自動標注尺寸，那說明沒有認真按照我的方法設置。

加工方面 加工者拿到圖紙，看見薄板上的沉孔標注為標準標注后，不應拘泥于標注的尺寸，應該明白設計者對于該沉孔的用途，準備放置多大的沉頭螺釘。如同標注中的螺孔M2、M3之類，能夠清楚明白，并使得加工結果滿足需求。在加工時，應該注意： 1. 薄板厚度適合時，即保證螺釘不會穿過時，應優先滿足大圓即d2尺寸，以保證螺釘可以沉入； 2.

3這不是我們想要的結果，所以我們在工具欄選擇工具，然后看到有約束選項。4當我們找到約束選項，我們看到新的下拉菜單中最后一項：連續自動標注尺寸。我們點擊它，代表我們選擇了不在自動標注尺寸。5當我們再次進行畫圖時，我們花了幾個矩形，發現不在出現自動標注，這就代表我們設置成功了。6如果當我們再次畫圖時，還是會有自動標注尺寸，那說明沒有認真按照我的方法設置。

動態物體自動標注通過對靜態物體和動態物體分別標注，最終得到一個最小標注單元的完整標注結果，如下圖所示。自動標注實現Clip的完整標注可以看到，只需要汽車在路上行駛采集到的數據作為輸入，然后運行標注模型，再將結果進行融合優化，便可以得到任意場景的標注結果，全過程自動實現，無人工參與。

三種標注方式最終的計算結果統計如下表所示： 標注方式 基本尺寸

標注者只需要在3D場景中進行一次標注，就可以實時的看到標注結果在各個圖像中的映射，從而進行相應的調整。 3D空間中的標注 人工標注只是整個標注系統的一部分，為了更快更好的獲得標注， 還需要借助自動標注和模擬器 。自動標注系統首先基于單攝像頭的圖像生成標注結果，然后通過各種空間和時間的線索將這些結果整合起來。

在圖例中，Mentat 會在結果量名稱旁標注其對應的適用單位；在標題欄中，Mentat 會在各標題參數的數值旁標注其對應的適用單位。 結果云圖中的單位顯示路徑曲線和歷程曲線圖路徑曲線圖和歷程曲線圖中會顯示單位信息。Mentat 會在圖例中展示每條曲線的 X 軸與 Y 軸變量對應的適用單位。

該屬性在每個環形面的繪圖屬性中定義，并在非序列元件編輯器的標注欄中標注：3D視圖上一些光線正從管道中逸出，而環形面分辨率越高，逸出的光線就越少。為了表明這不僅僅是繪圖渲染的結果，我們將啟動光線追跡。

該屬性在每個環形面的繪圖屬性中定義，并在非序列元件編輯器的標注欄中標注：3D視圖上一些光線正從管道中逸出，而環形面分辨率越高，逸出的光線就越少。為了表明這不僅僅是繪圖渲染的結果，我們將啟動光線追跡。

三、評測與選型建議 1.選型時，不要僅看廠家標注的精度等級，需要求提供平面度、槽位精度的實測報告，優先選擇經過雙重時效處理、HT300及以上材質的平臺； 2.日常使用中，定期（3-6個月）對平面度和槽位精度進行復核，及時清理槽內雜物，避免磨損影響精度。 總結來說，T型槽試驗平臺的“穩”，是材質、工藝、結構維度協同的結果。

圖3計算結果如圖4圖4此案例中輪廓度滿足獨立原則，主要影響鋼球的直徑尺寸公差，作為一個獨立的公差參與計算，數值范圍為0±0.05。從計算參數中可以看出3DCC軟件進行公差仿真時對三維數模中標注的“輪廓度”進行了自動處理，并且分析得到了輪廓度的傳遞系數及貢獻率，自動判斷出輪廓度的增減性，綜合分析了輪廓度對閉環結果的影響。

方網格法土方計算的結果如下圖所示，可以對方格網進行編號，也可對方格網上標高標注的字體大小和顏色等進行調整。在下圖中，每個方格都有標高，填挖方數據。方格網設計標高以豎向設計為基準采集得到，如果需要繼續調整，也可以通過土方優化對結果進行微調，比如對設計標高進行微調，則方格網中的數據會自動相應進行改變。

一些工作依賴于 GAN 在類標簽或像素級語義分割注釋上發揮作用 ，不同的條件會使輸出結果出現變動； 另一些工作使用輔助的屬性分類器來指導圖像的合成和編輯 。然而，訓練這種條件式 GAN 或外部分類器需要大規模的標注數據集。因此，這些方法目前僅適用于擁有大規模標注數據集的圖像類型，如肖像等。

3D 空間中的標注人工標注只是整個標注系統的一部分，為了更快更好地獲得標注，還需要借助自動標注和模擬器。自動標注系統首先基于單攝像頭的圖像生成標注結果，然后通過各種空間和時間的線索將這些結果整合起來。形象點說就是 「各個攝像頭湊在一起討論出一個一致的標注結果」。除了多個攝像頭的配合，在路上行駛的多臺 Tesla 車輛也可以對同一個場景的標注進行融合改進。

一些工作依賴于 GAN 在類標簽或像素級語義分割注釋上發揮作用，不同的條件會使輸出結果出現變動；另一些工作使用輔助的屬性分類器來指導圖像的合成和編輯。然而，訓練這種條件式 GAN 或外部分類器需要大規模的標注數據集。因此，這些方法目前僅適用于擁有大規模標注數據集的圖像類型，如肖像等。

結果如表1所示。表1：用mIOU測量的語義分割一致性（越高越好） 三、匿名化的內容一致性為了評估匿名化圖像與原始圖像之間的整體內容一致性，我們使用了Clarifai的獨立圖像標注模型。“通用圖像標注模型能夠識別超過11,000種不同的概念，包括對象、主題、情緒等。”這些標簽描述了模型從輸入圖像中推斷出的內容。

▲HDMapGen[7] 矢量地圖生成結果▲VectorMapNet[8] 矢量地圖生成結果自動標注 Autolabeling自動標注也是特斯拉在去年AI Day就講解過的一種技術，今年的自動標注著重講解了Lanes Network的自動標注。特斯拉的車每天就能產生500000條駕駛旅程（trip），利用好這些駕駛數據能夠更好地幫助進行車道線的預測。