多类别语义分割C++实现（ONNX部署）详细教程
本仓库致力于提供一个详尽的指南，帮助开发者快速掌握如何在C++环境下部署多类别语义分割模型，重点利用ONNX格式进行模型转换与加载，并结合OpenCV 4.5.5处理图像数据。对于那些寻求将深度学习应用到C++项目中的用户，尤其是专注于计算机视觉领域，如图像分割任务的开发者来说，这个教程是极佳的学习资源。
特点
- 完整C++代码示例：提供从模型加载到实际应用的全流程C++代码。
- OpenCV 4.5.5安装包：包含直接可使用的OpenCV库版本，简化环境配置过程。
- ONNX模型部署：演示如何将训练好的深度学习模型转换成ONNX格式并在C++中高效运行。
- 详细步骤说明：从环境搭建到代码实现，每个关键步骤都有清晰指导。
- 语义分割基础：简要介绍语义分割概念，便于初学者理解背景知识。
内容概览
- 环境准备
- OpenCV 4.5.5的安装方法。
- ONNX Runtime的集成指南。
- 模型转换
- 如何将训练好的深度学习模型（例如基于PyTorch或TensorFlow的模型）转换为ONNX格式。
- C++编程实战
- 核心代码解析：加载ONNX模型、预处理图像、执行推理及后处理。
- 图像读取与显示，确保正确地可视化分割结果。
- 实例演示
- 分享一个简单的应用案例，展示如何应用上述技术栈于实际的多类别语义分割任务上。
- 常见问题解答
- 收录了在部署过程中可能遇到的技术难题及其解决方案。
快速开始
为了开始你的多类别语义分割之旅，请按照仓库中的文档顺序阅读并实践。确保你已具备基本的C++和深度学习背景，这将有助于更有效地理解教程内容。
请务必注意，环境搭建和依赖安装是成功运行代码的前提，因此请仔细遵循提供的环境准备步骤。一旦完成设置，你便能探索并修改示例代码，以适应自己的特定需求。
加入我们，开启用C++实现复杂图像处理任务的探索旅程，深入理解语义分割背后的机制，并将其力量释放到你的应用程序之中。
通过这个仓库，无论是新手还是有经验的开发者，都能找到一条通往高效率、高性能的C++语义分割应用开发之路。开始你的探索吧！