首先，在标注之前需要明确标注的目标是什么。比如，是在二维图像上标注物体的长宽高，还是在三维点云数据中定义物体的空间尺寸？不同的应用场景决定了标注方法的不同。例如，对于二维图像而言，可以使用边界框（Bounding Box）来表示物体的位置和大小；而对于三维数据，则可能需要更为复杂的标注方式，如多边形网格或体素化处理。

其次，选择合适的工具也是提高效率的关键因素之一。市面上有许多专门用于图像标注的专业软件，它们提供了丰富的功能以支持各种类型的标注需求。这些工具通常具备自动检测、智能推荐等功能，能够显著减少人工干预的时间成本。但是需要注意的是，尽管这些工具可以极大提升标注速度，但如果使用者缺乏足够的专业知识，则可能导致错误百出。

此外，为了降低AI系统的误判率，在实际操作过程中还需要注意以下几点：

- 确保所有标注结果都经过严格审核；

- 尽量保持标注风格的一致性；

- 定期对已完成的数据集进行质量检查；

- 针对特定场景设计定制化的解决方案。

最后，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始探索利用半监督学习或者迁移学习等先进算法来优化标注流程。通过这种方式不仅可以减轻人工负担，还能进一步改善最终模型的表现效果。总之，“如何标注尺寸”不仅仅是一个技术问题，更涉及到项目管理、团队协作等多个方面，只有综合考虑各方面因素才能实现高效精准地完成这项工作。