C++实现Windows下OpenVINO实例分割Demo

该Demo使用了Yolo算法的最新版本Yolov8进行实例分割任务，并已包含了用于运行Demo的预训练模型。通过这个资源，开发者可以学习如何在Windows环境下将OpenVINO集成到C++项目中，并利用Yolo的实例分割功能进行视觉任务处理。 OpenVINO（Open Visual Inference & Neural network Optimization）是由英特尔公司推出的一款针对视觉应用的工具套件，可以加速深度学习模型在CPU、集成GPU、英特尔神经计算棒（NCS）等英特尔硬件上的推理速度。OpenVINO提供的模型优化器可以将训练好的深度学习模型转换为OpenVINO中间表示（IR），而推理引擎则可以让开发者高效地部署这些模型在不同的英特尔硬件上。 Yolo算法是一种流行的实时对象检测系统，它将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。Yolov8是Yolo系列算法中的最新版本，它在保持实时性的同时提高了检测精度，特别是在小物体检测和实例分割任务中表现突出。 实例分割是计算机视觉中的一个任务，它不仅需要识别图像中的各个对象（对象检测），还需要精确地分割出每个对象的轮廓（像素级的分类）。Yolo-seg指的就是使用Yolo算法进行实例分割的一种方法。 该资源提供的Demo代码和预训练模型文件名"yolov8_seg_openvino"暗示了这个Demo专注于Yolov8版本的实例分割功能，并且已经通过OpenVINO优化和封装，适配了Windows平台的C++开发环境。开发者可以通过阅读博客地址中提供的教程来学习如何配置环境、理解代码逻辑、运行Demo程序以及如何在自己的项目中集成和自定义Yolov8模型进行实例分割任务。" 资源的潜在使用场景包括但不限于： 1. 学习OpenVINO工具套件在Windows C++环境中的集成与使用。 2. 了解Yolo算法尤其是Yolov8版本在实例分割任务上的应用。 3. 利用预训练的实例分割模型进行快速开发和原型设计。 4. 对于视觉应用开发者而言，可以作为学习深度学习模型部署的案例。 5. 对于研究者或爱好者，提供了一个实验不同实例分割算法和优化参数的平台。