U-Net是一种用于图像语义分割的深度学习模型，可以对图像中的每个像素进行分类，识别并区分不同的对象。它使用卷积神经网络（CNN）生成一个与原始图像大小相同的掩码，以确定每个像素是否属于感兴趣的对象。在U-Net中，并没有直接的框选对象的功能，而是通过编写相应的代码实现。例如，可以采用图像标注工具（Image Annotation Tool）来手动标注对象边界，以便训练U-Net模型来自动进行对象分割。在标注时，可以使用矩形或多边形工具框选对象，并标注其所在的类别。然后，可以使用这些标注数据训练U-Net模型，使其能够自动框选对象并进行分割。