本文介绍了如何使用C++编程语言实现U-Net卷积神经网络模型，该模型常用于语义分割任务。通过引入OpenCV库处理图像数据，详细阐述了编码器、解码器的构建过程，以及整体模型结构。提供了代码示例，包括输入图像的处理和U-Net的应用。读者可以依据自身需求对代码进行调整和优化。
C++实现U-Net模型
U-Net是一种常用于语义分割任务的卷积神经网络模型。它具有编码器-解码器结构，用于提取特征和生成高分辨率的分割结果。在本文中，我们将使用C++编程语言来实现U-Net模型，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入必要的C++库。在这个例子中，我们将使用OpenCV库来处理图像数据。
#include <opencv2/opencv.hpp>
接下来，我们定义U-Net模型的编码器部分。编码器由一系列卷积层和池化层组成，用于逐步提取图像的特征。
cv::Mat encoder(cv::Mat input) 
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