# U2NetCPP_VS 环境以及相关说明
## 一、 开发环境及运行环境
### 1.1 开发环境
- Windows (20H2)： 10.0.19042.928
- Microsoft Visual Studio Community 2017： 15.9.34
- Microsoft .NET Framework： 4.8.04084
- CUDA：11.2.142
- cuDNN：8.0.5
- OpenCV：4.5.1
- CMake：3.20.0
### 1.2 运行环境
- 使用CUDA加速需要GPU算力大于3.5
- 如果有遇到“MSVSP140.dll丢失相关的错误”，请到[The latest supported Visual C++ downloads](https://support.microsoft.com/en-us/topic/the-latest-supported-visual-c-downloads-2647da03-1eea-4433-9aff-95f26a218cc0)下载 [vc_redist.x64.exe](https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe)
## 二、U2NetCPP_VS 相关说明
## 2.1 配置文件
使用不同的U2Net ONNX模型，只需要修改配置文件config.ini即可。
```ini
[Path]
ONNXModel = ./onnx_models/u2netp.onnx
TestImages = ./test_images
ImageExt = jpg
[ModelSetting]
InputHeight = 400
InputWidth = 400
UseGPU = 1
```
section [Path]：
- ONNXModel onnx：模型文件路径
- TestImages： 测试图片文件夹（不支持图片路径，可以将图片放在文件夹下，并将文件夹路径配置在此处）
- ImageExt：测试图片文件后缀
section [ModelSetting]：
- InputHeight：ONNX模型输入图像的高
- InputWidth：ONNX模型输入图像的宽
- UseGPU：是否使用GPU (CUDA)加速，设置为大于0的值为使用CUDA加速
## 2.2 程序处理过程
### 2.1 预处理
- 图像归一化处理：均值 (0.485, 0.456, 0.406), 标准差 (0.229, 0.224, 0.225)
### 2.2 后处理
- 直接输出预测前景概率图（*.png）
- 对概率图使用OTSU算法二值化得到mask，输出背景为白色的分割结果图（*-result.png）
基于显著性目标检测的非特定类别图像分割项目python源码+项目说明文档.zip （75个子文件） 
Figures 
train_groupconv_pretrain.png 36KB train_groupconv_nopretrain.png 41KB Backup v1 
download dataset.sh 504B utils __init__.py 78B transform.py 639B iou.py 382B dataset __init__.py 32B dataset.py 2KB nerworks __init__.py 28B sod_net_part.py 3KB sod_net.py 2KB train.py 4KB U2NetPy u2net_groupconv.py 15KB u2net_refactor.py 6KB u2net_test.py 4KB setup_model_weights.py 431B u2net_dsconv.py 15KB weight_transform.py 3KB main.py 5KB model_summary.py 2KB u2net_train_amp.py 5KB u2net.py 15KB data_loader.py 9KB load_net.py 246B sod.py 2KB saved_models u2netp.pth 4.47MB u2netp.onnx 4.35MB get_opencv_lib_name.py 397B load_model_opencv.py 2KB crf.py 7KB extract_train_loss_info.py 2KB u2net_train.py 6KB model_transform.py 3KB U2Net U2NetPy tools setup_model_weights.py 431B weight_transform.py 4KB extract_train_result.py 2KB model_summary.py 2KB get_opencv_lib_name.py 397B model_transform.py 3KB loss.py 673B backup u2net_refactor.py 6KB load_model_by_opencv_dnn.py 2KB u2net_test.py 4KB main.py 5KB sod.py 2KB utils crf.py 7KB nets __init__.py 910B u2net_groupconv.py 15KB u2net_dsconv.py 15KB u2net.py 15KB u2net_val.py 5KB data_loader.py 9KB u2net_train.py 6KB U2NetCPP .vscode tasks_backup.json 2KB c_cpp_properties.json 1KB launch_bakcup.json 1KB settings.json 2KB tasks.json 2KB launch.json 733B U2NetCPP_VS Utils.h 706B Utils.cpp 1KB config.ini 156B readme.md 2KB U2Net.cpp 3KB inipp.h 7KB U2Net.hpp 690B Main.cpp 2KB U2NetCPP_VSCODE U2Netp.hpp 4KB test_env hello.cpp 237B hello_opencv.cpp 264B hello_opencv_cuda.cpp 184B hello_main.cpp 119B SODMain.cpp 1KB U2Netp.cpp 3KB 项目说明文档.md 4KB资源评论
2301_768320722023-06-30资源内容详细，总结地很全面，与描述的内容一致，对我启发很大，学习了。
