HRNetSegmentation自动驾驶图像全景分割训练与TensorRT部署全流程解析

自动驾驶项目里的图像分割想搞得漂亮点，HRnetSegmentation这套工程还蛮实用的。它不仅训练流程比较清晰，TensorRT部署那块也顺得，适合落地场景用。你要是做多目标检测或者可行驶区域分割，直接套过来，改改数据就能上。

训练部分用的是HRNet高分辨率网络，细节保留得不错，分割出来的边界线条都挺准的。配上图像增强操作，泛化能力也挺强。部署这块直接用ONNX转TensorRT，响应也快，压缩后模型体积还不大，适合上车。

嗯，资源打包挺全，训练代码、推理脚本、配置文件啥的都有。就算你对HRNet不是熟，跟着示例走一遍也能跑起来。想深入点的，可以看看其他相关资料，比如这篇部署教程，还有像HRNet 模型训练文档也比较靠谱。

对了，如果你数据集跟自动驾驶没太大关系，也可以借鉴这套流程，改改输入通道和类别设置就行。，用起来比较顺手，适合想快速搭一套图像分割流程的你。