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图 1. 深度学习网络输出的示例，其中找到并掩盖了鱼的横截面图像中的内脏器官（红褐色）。该图像来自 CompleteSCAN 项目，丹麦技术研究所 DMRI 对整条鲑鱼进行了 CT 扫描，并开发了深度学习算法来自动查找和去除内脏、头部和鱼鳍，以确定鱼片的产量。深度学习的日益普及，部分原因是该技术在执行图像分析方面非常有效，而使用传统的图像分析技术进行图像分析会非常复杂和困难，部分原因是近年来主要科技公司已经开发并提供用于设计、训练和执行深度学习网络的工具（例如谷歌的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch）。要从头开始训练深度学习图像分析网络，必须使用数十万张带注释图像形式的参考数据。那是。图片中说明了图片中的内容，并且通常还说明了它在图片中的位置。幸运的是，通常可以从
高效注释AI训练数据
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