【AI】DeepStream(14):图像分割deepstream-segmentation-test示例演示

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1、简介

deepstream-segmentation-test示例演示了图像的语义分割。两个配置文件,分别加载U-Net和Res-UNet两种分割模型

  • unet_output_graph.uff
  • unetres18_v4_pruned0.65_800_data.uff

U-Net是一个在生物医学图像分割领域广泛应用的卷积神经网络(CNN),由Olaf Ronneberger等人于2015年提出。U-Net的网络结构呈U型,前半部分为编码器(Encoder),用于特征提取;后半部分为解码器(Decoder),用于上采样和特征融合,最终实现图像分割。由于其优秀的性能和灵活性,U-Net也被应用于其他领域的图像分割任务。

Res-UNet发表于2018年,是UNet非常重要的改进版本之一。当然,Res-UNet同样是应用在医学图像分割领域-----视网膜血管分割
在这里插入图片描述

2、编译

1)进入源码目录:/opt/nvidia/deepstream/deepstream/sources/apps/sample_apps/deepstream-segmentation-test
2&#

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