语义分割模型java项目部署

根据提供的引用内容，我们可以得知PaddleSeg是一个基于飞桨PaddlePaddle的图像分割套件，而ONNXRuntime是一个用于模型推理的框架。因此，我们可以使用PaddleSeg训练出语义分割模型，并将其转换为ONNX格式，然后使用ONNXRuntime在Java项目中进行部署。

以下是语义分割模型Java项目部署的步骤：

1.使用PaddleSeg训练出语义分割模型，并将其转换为ONNX格式。可以使用PaddleSeg提供的export_model.py脚本将模型转换为ONNX格式，具体命令如下：

python export_model.py --config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml --model_path output/best_model/model.pdparams --save_dir ./onnx_model --opset_version 11

其中，--config指定了训练时使用的配置文件，--model_path指定了训练得到的模型参数文件，--save_dir指定了转换后的ONNX模型保存路径，--opset_version指定了ONNX的版本号。

2.在Java项目中使用ONNXRuntime加载模型并进行推理。可以使用ONNXRuntime提供的Java API来加载模型并进行推理，具体代码如下：

import ai.onnxruntime.*;
import java.nio.file.Paths;

public class SegmentationModel {
    private OrtEnvironment env;
    private OrtSession session;
    private OrtSession.Result output;

    public SegmentationModel(String modelPath) throws Exception {
        env = OrtEnvironment.getEnvironment();
        session = env.createSession(Paths.get(modelPath));
    }

    public float[] predict(float[] input) throws Exception {
        OrtSession.Result inputTensor = session.getInput("input");
        inputTensor.use(input, new long[]{1, 3, 512, 512});

        output = session.run(new String[]{"output"});
        float[] result = output.get(0).asFloatArray();
        return result;
    }

    public void close() throws Exception {
        output.close();
        session.close();
        env.close();
    }
}

其中，OrtEnvironment是ONNXRuntime提供的环境类，用于创建会话和释放资源。OrtSession是会话类，用于加载模型和进行推理。OrtSession.Result是推理结果类，用于获取模型的输出。predict方法用于进行推理，input参数是输入数据，result参数是输出数据。

3.将Java项目打包为可执行jar文件。可以使用Maven或Gradle等构建工具将Java项目打包为可执行jar文件。

4.在命令行中运行Java项目。可以使用以下命令在命令行中运行Java项目：

java -jar segmentation-model.jar

其中，segmentation-model.jar是Java项目打包后的jar文件。