此资源包含使用C#和OpenVINO优化的YOLOv8目标检测与分割模型执行文件。解压后可直接运行.exe文件，适用于Windows环境进行高效图像识别任务。
标题：C# OpenVino Yolov8 Seg 可执行程序exe
这个可执行文件是一个基于 C# 语言开发的应用程序，它集成了 Intel 的 OpenVINO 框架来实现 Yolov8 目标检测模型的语义分割功能。Yolov8 是一种优化的目标检测算法，在原有基础上进行了改进以提高性能。
OpenVINO（Intel Open Visual Inference & Neural Network Optimization）是一个用于加速计算机视觉和深度学习应用的开发工具包，支持多种框架如 TensorFlow、PyTorch 和 Caffe，并能优化模型在 Intel 硬件上的推理性能，包括 CPU、GPU 和 VPU。
C# 作为一种面向对象的语言，在此项目中被用来作为 OpenVINO 的接口，创建用户界面和控制模型的运行。通过这些库的组合使用，开发者可以利用 C# 的高级特性，并结合 OpenVINO 高效的推理能力来实现 Yolov8 模型在语义分割任务上的应用。
应用程序中的关键依赖项包括：
1. `C# OpenVino Yolov8 Seg.exe.config` - 应用程序配置文件，包含运行时环境设置和库路径。
2. `OpenCvSharp.dll` - 用于图像处理的 C# 版本开源计算机视觉库（OpenCV）。
3. `Sdcb.OpenVINO.dll` - OpenVINO 的 C# 绑定，使 C# 能够与 OpenVINO 库交互。
此外还有 .NET 框架提供的支持库如内存管理、矢量运算和图形绘制的 `System.Memory.dll`, `System.Numerics.Vectors.dll`, 和 `System.Drawing.Common.dll`；以及一些辅助库提供元组支持，哈希计算和缓冲区管理功能的 `System.ValueTuple.dll`, `Microsoft.Bcl.HashCode.dll`, 和 `System.Buffers.dll`。此外还有扩展库用于 OpenCV 与 C# 的交互便利方法。
语义分割是计算机视觉中的一个重要任务，它将图像中每个像素分配到一个类别以识别图像中的各个对象及其边界。这种应用程序可以被应用于自动驾驶、医疗影像分析和视频监控等多个领域。通过这些组件的结合使用，开发者能够在实际场景中实现高效的 Yolov8 模型推理过程，并优化其性能。
这个项目展示了如何将深度学习模型（如 Yolov8）集成到 C# 应用程序中并利用 OpenVINO 加速推理过程以实现高效语义分割功能。
5星
