C++实现的深度学习细胞语义分割模型推理源码

资源摘要信息:"本资源为基于深度学习的细胞分割C++推理源码，其中涉及到的关键技术点包括C++编程语言、语义分割技术、模型推理过程以及动态库的使用。 1. C++编程语言：作为本资源的主要开发语言，C++因其高效、灵活的特点，广泛应用于深度学习、图像处理等领域。在本资源中，C++被用于实现细胞图像的读取、处理、分割以及结果的输出。 2. 语义分割技术：语义分割是一种图像分割技术，旨在将图像分割成多个具有特定语义的区域，如将细胞图像分割成单独的细胞区域。在本资源中，语义分割技术被用于实现对细胞图像的精确分割。 3. 模型推理过程：模型推理是指使用预训练的深度学习模型对新的输入数据进行预测的过程。在本资源中，模型推理过程被用于对输入的细胞图像进行分割预测。 4. 动态库：动态库是一种可以被多个程序共享使用的库文件，它在程序运行时被加载。在本资源中，动态库被用于实现深度学习模型的加载和使用。 以上知识点的深入理解和掌握，将有助于你更好地理解和使用本资源，实现对细胞图像的精确分割。"