我正在尝试训练一个执行图像分割的 CNN 模型，
但如果我有几个，我很困惑如何创建基本事实
图像样本？
图像分割可以将输入图像中的每个像素分类为
预定义的类别，例如汽车、建筑物、人或任何其他类别。
有没有任何工具或一些好主意来创建地面
图像分割的真相？
Thanks!
对于语义分割，图像的每个像素都应该被标记。可以通过以下三种方式来完成任务：
基于矢量 - 多边形、折线
基于像素 - 画笔、橡皮擦
人工智能驱动的工具
In 监督地 https://supervise.ly/，可以使用执行 1、2、3 的工具。
以下是比较多边形与人工智能工具的两个视频：汽车细分 https://www.youtube.com/watch?v=VyUwHbqJ26g and 食品细分 https://www.youtube.com/watch?v=8VF9F6TSRVw.
有关 Supervisely 注释功能的更多详细信息，请参见here https://hackernoon.com/%EF%B8%8F-advanced-annotation-tools-in-deep-learning-training-data-for-computer-vision-with-supervisely-847f8699a9cb.
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