train_flowchart.md

graph TD; A[输入图像]-->B[基于ResNet的U-Net结构]; A-->G[计算ground truth] B-->C[使用卷积得到预测的pixel-based的像素信息] B-->D[使用卷积得到预测的集合信息] G-->E C-->E[和ground truth计算balanced cross-entropy loss] G-->F D-->F[和ground truth计算geometry loss]