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语义分割：给图像里的每个像素打上类别标签，从而实现对场景中所有物体的像素级精细分类与理解。

这是输入图片：

运行程序后会生成分割后的掩模mask：

这是mask的图例：

图片上的蓝色部分被错误地识别成行人了，但是没有行人。汽车旁边的植被没有完整分割出来。

这是mask和原图的混合：

输入：驾驶场景采集的图像

输出：分割出来的掩模

代码和AI模型：由百度飞桨团队提供，可以从这里下载：

GitHub - PaddlePaddle/PaddleSeg: Easy-to-use image segmentation library with awesome pre-trained model zoo, supporting wide-range of practical tasks in Semantic Segmentation, Interactive Segmentation, Panoptic Segmentation, Image Matting, 3D Segmentation, etc. · GitHub

源码结构如下，更多信息可以自己看一下README.md：

上面给的代码使用C++ ONNXRUNTIME推理，经过up测试，TensorRT和OpenVINO也可以推理，结果相同，有能力的小伙伴还可以用CUDA加速预处理和后处理哦。